Logo Logo
  • Főoldal
  • Munkatársak
  • Hallgatóknak
    • BSc képzés
    • MSc képzés
    • PhD képzés
    • Szakdolgozat és diplomatervezés információk
    • Szakmai gyakorlat
    • BSc, MSc, PhD, TDK témák
    • Hasznos linkek
  • Kutatás
  • Rólunk
  • English

Dr. Szőke László

Tudományos segédmunkatárs

Elérhetőség

szoke.laszlo@kjk.bme.hu
ST112

Kiemelt Publikációk

Farkas, P., Szoke, L., Aradi, S., & Becsi, T. (2025).
Learn to Adapt: A Policy for History-Based Online Adaptation.
IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, 9(6), 4026-4036. [SJR: D1]
Szoke, L., Shperberg, S., Holtz, J., & Allievi, A. (2024).
Adaptive Curriculum Learning with Successor Features for Imbalanced Compositional Reward Functions.
IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, 9(6), 5174-5181. [SJR: D1]
Szoke, L., Aradi, S., Bécsi, T., & Gáspár, P. (2022).
Skills to Drive: Successor Features for Autonomous Highway Pilot.
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 23(10), 18707-18718. [SJR: D1]
Kővári, B., Szőke, L., Bécsi, T., Aradi, S., & Gáspár, P. (2021).
Traffic Signal Control via Reinforcement Learning for Reducing Global Vehicle Emission.
SUSTAINABILITY, 13(20). [SJR: Q1]
Szoke, L., Aradi, S., & Bécsi, T. (2023).
Traffic Signal Control with Successor Feature-Based Deep Reinforcement Learning Agent.
ELECTRONICS (SWITZ), 12(6). [SJR: Q2]
Logo Logo

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Logo Logo

Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék

Cím: 1111 Budapest, Stoczek u. 2.
St. épület, 1. emelet 110

E-mail: kjit@kjk.bme.hu

Telefon: (36-1) 463-1013

Hasznos linkek

Moodle

Hallgatói Neptun

Oktatói Neptun

A weboldal sütiket (cookie-kat) használ a felhasználói élmény javítása érdekében.