Emmanuel Rachelson

Ein neues Framework verbessert die Optimierung im maschinellen Lernen mit Hilfe von Verhaltensinformationen.

Wir stellen ExpectRL vor, um Überbewertung im Reinforcement Learning mit Hilfe von Erwartungswerten anzugehen.

Ein neuer Massstab zum Testen robuster Verstärkungslernmethoden in verschiedenen Umgebungen.

Forscher verbessern das Verstärkungslernen mit einem neuen Rahmen für unsichere Umgebungen.

Die LEADS-Methode verbessert die Fähigkeitenvielfalt für bessere KI-Erforschung.

SGDrop hilft CNNs, besser aus begrenzten Daten zu lernen, indem es ihren Fokus erweitert.

RAMP hilft Agenten, neue Wege für besseres Lernen zu erkunden.