Ambuj Tewari

Dieser Artikel untersucht das Online-Lernen von linearen Operatoren und dessen Komplexitäten.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz von Offline-RL mit Niedrigrang-MDP-Strukturen.

Ein Blick auf die Herausforderungen bei der Vorhersage in komplexen dynamischen Systemen.

Erkundung ist der Schlüssel, um Agenten im Multitasking-Verstärkungslernen effektiv zu trainieren.

Diese Studie untersucht, wie Zukunftsprognosen die Online-Klassifikationsleistung verbessern.

Neue Methoden für effektives Reinforcement Learning in kontinuierlichen Umgebungen erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit durch die Verwendung mehrerer Datenansichten.

Ingenieure verbessern die Systemleistung, indem sie Design und Steuerung mit robusten Strategien kombinieren.

Recherchieren, wie man Operatoren lernt und Fehler effektiv in Funktionsräumen behandelt.