Clare Lyle

Investigaciones revelan estrategias para mejorar la adaptabilidad de las redes neuronales en condiciones dinámicas.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo gracias a mejores predicciones de resultados.

Este estudio propone un nuevo enfoque para mantener el aprendizaje en los sistemas de IA.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo a través de predicciones condicionales a la acción.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del aprendizaje en entornos de aprendizaje por refuerzo.

El recorte de peso mejora el rendimiento del modelo en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.

Examinando el impacto de las funciones de activación periódicas en la eficiencia de aprendizaje y la generalización.

Un nuevo enfoque ayuda a las redes neuronales a aprender de datos cambiantes sin olvidar lo que ya saben.