1. Repositório PUCRS
  2. PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS
  3. Apresentação em Evento
Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/18606
Registro Completo de Metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorLeonardo Rosa Amado-
dc.contributor.authorPereira, Ramon Fraga-
dc.contributor.authorFelipe Rech Meneguzzi-
dc.date.accessioned2021-09-29T14:16:23Z-
dc.date.available2021-09-29T14:16:23Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10923/18606-
dc.language.isoen-
dc.relation.ispartofProceedings of the 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2021, Grã-Bretanha.-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectAutomated Planning-
dc.subjectDeep learning-
dc.subjectGoal Recognition-
dc.titleCombining LSTMs and Symbolic Approaches for Robust Plan Recognition-
dc.typeconferenceObject-
dc.date.updated2021-09-29T14:16:21Z-
Aparece nas Coleções:Apresentação em Evento

Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Combining_LSTMs_and_Symbolic_Approaches_for_Robust_Plan_Recognition.pdf480,97 kBAdobe PDFAbrir
Exibir
Ver em formato simples Ver estatísticas Busque outras versões desse texto via SFX


Todos os itens no Repositório da PUCRS estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, e estão licenciados com uma Licença Creative Commons - Atribuição-NãoComercial 4.0 Internacional. Saiba mais.