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	tel-01400208v1 HDR Bruno Scherrer. Contributions algorithmiques au contrôle optimal stochastique à temps discret et horizon infini Optimisation et contrôle [math.OC]. Université de Lorraine (Nancy), 2016
	hal-00921261v1 Communication dans un congrès Bruno Scherrer. Improved and Generalized Upper Bounds on the Complexity of Policy Iteration Neural Information Processing Systems (NIPS) 2013, Dec 2013, South Lake Tahoe, United States. 2013
	hal-00921287v1 Communication dans un congrès Bruno Scherrer. Quelques majorants de la complexité d'itérations sur les politiques JFPDA - 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes - 2013, Jul 2013, Lille, France. 2013
	hal-00921291v1 Communication dans un congrès Bruno Scherrer, Boris Lesner. Sur l'utilisation de politiques non-stationnaires pour les processus de décision Markoviens à horizon infini JFPDA - 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes - 2013, Jul 2013, Lille, France. 2013
	hal-00922142v1 Article dans une revue Alain Dutech, Bruno Scherrer, Christophe Thiery. La carotte et le bâton... et Tetris Images des Mathématiques, CNRS, 2013
	hal-00989991v1 Rapport Bruno Scherrer. Une étude comparative de quelques schémas d'approximation de type iterations sur les politiques [Rapport de recherche] 2014
	hal-00990508v1 Communication dans un congrès Manel Tagorti, Bruno Scherrer. Vitesse de convergence et borne d'erreur pour l'algorithme LSTD($\lambda$) JFPDA - 9èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes, May 2014, Liège, Belgique. 2014
	hal-00990525v1 Rapport Manel Tagorti, Bruno Scherrer. Rate of Convergence and Error Bounds for LSTD($\lambda$) [Research Report] 2014
	hal-01186664v1 Communication dans un congrès Boris Lesner, Bruno Scherrer. Non-Stationary Approximate Modified Policy Iteration ICML 2015, Jul 2015, Lille, France. 2015
	hal-01186667v1 Communication dans un congrès Manel Tagorti, Bruno Scherrer. On the Rate of Convergence and Error Bounds for LSTD(λ) ICML 2015, Jul 2015, Lille, France. 2015
	hal-00829548v1 Pré-publication, Document de travail Bruno Scherrer, Matthieu Geist. Policy Search: Any Local Optimum Enjoys a Global Performance Guarantee 2013
	hal-00759102v2 Article dans une revue Bruno Scherrer. Performance Bounds for Lambda Policy Iteration and Application to the Game of Tetris Journal of Machine Learning Research, Journal of Machine Learning Research, 2013, 14, pp.1175-1221
	hal-00921275v1 Article dans une revue Matthieu Geist, Bruno Scherrer. Off-policy Learning with Eligibility Traces: A Survey Journal of Machine Learning Research, Journal of Machine Learning Research, 2014, 15 (1), pp.289-333
	hal-01091341v1 Article dans une revue Bruno Scherrer, Mohammad Ghavamzadeh, Victor Gabillon, Boris Lesner, Matthieu Geist. Approximate Modified Policy Iteration and its Application to the Game of Tetris Journal of Machine Learning Research, Journal of Machine Learning Research, 2015, 16, pp.1629−1676
	hal-01393328v1 Communication dans un congrès Julien Pérolat, Bilal Piot, Matthieu Geist, Bruno Scherrer, Olivier Pietquin. Softened Approximate Policy Iteration for Markov Games ICML 2016 - 33rd International Conference on Machine Learning, Jun 2016, New York City, United States
	hal-00921250v1 Communication dans un congrès Victor Gabillon, Mohammad Ghavamzadeh, Bruno Scherrer. Approximate Dynamic Programming Finally Performs Well in the Game of Tetris Neural Information Processing Systems (NIPS) 2013, Dec 2013, South Lake Tahoe, United States. 2013
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