Mikhail Terekhov

Neue Algorithmen verbessern das Lernen von quantenmechanischen Zuständen mit minimaler Störung und geringerem Bedauern.

Diese Forschung untersucht neue Methoden, um mehrere Ziele im Reinforcement Learning auszubalancieren.