Suchergebnisse - Geffner, Hector

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    Learning Generalized Policies for Fully Observable Non-Deterministic Planning Domains Autoría: Hofmann, Till, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    Sketch Decompositions for Classical Planning via Deep Reinforcement Learning Autoría: Aichmüller, Michael, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  3. 3
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    Learning General Policies From Examples Autoría: Bonet, Blai, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2025
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  4. 4
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    First-Order Representation Languages for Goal-Conditioned RL Autoría: Ståhlberg, Simon, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  5. 5
    Buchumschlag

    Learning More Expressive General Policies for Classical Planning Domains Autoría: Ståhlberg, Simon, Bonet, Blai, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  6. 6
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    On Policy Reuse: An Expressive Language for Representing and Executing General Policies that Call Other Policies Autoría: Bonet, Blai, Drexler, Dominik, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  7. 7
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    Learning to Ground Existentially Quantified Goals Autoría: Funkquist, Martin, Ståhlberg, Simon, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  8. 8
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    Learning Lifted STRIPS Models from Action Traces Alone: A Simple, General, and Scalable Solution Autoría: Gösgens, Jonas, Jansen, Niklas, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    Learning Lifted Action Models From Traces of Incomplete Actions and States Autoría: Jansen, Niklas, Gösgens, Jonas, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  10. 10
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    Learning General Policies with Policy Gradient Methods Autoría: Ståhlberg, Simon, Bonet, Blai, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  11. 11
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    Learning Lifted Action Models from Traces with Minimal Information About Actions and States Autoría: Gösgens, Jonas, Jansen, Niklas, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  12. 12
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    Learning to Search and Searching to Learn for Generalization in Planning Autoría: Aichmüller, Michael, Hesse, Yannik, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    From Next Token Prediction to (STRIPS) World Models Autoría: Núñez-Molina, Carlos, Gómez, Vicenç, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  14. 14
    Buchumschlag

    Differentiable Learning of Lifted Action Schemas for Classical Planning Autoría: Reiter, Jonas, Gebler, Jakob Elias, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  15. 15
    Buchumschlag

    Symmetries and Expressive Requirements for Learning General Policies Autoría: Drexler, Dominik, Ståhlberg, Simon, Bonet, Blai, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  16. 16
    Buchumschlag

    Efficient Lookahead Encoding and Abstracted Width for Learning General Policies in Classical Planning Autoría: Aichmüller, Michael, Ståhlberg, Simon, Funkquist, Martin, Geffner, Hector

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  17. 17
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    Combined Task and Motion Planning Via Sketch Decompositions (Extended Version with Supplementary Material) Autoría: Dalmau-Moreno, Magí, García, Néstor, Gómez, Vicenç, Geffner, Héctor

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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