Jonghyun Choi

Nuevos métodos ayudan a los robots a completar tareas del hogar de manera precisa y eficiente.

Un nuevo método mejora la representación visual de historias a través de una arquitectura innovadora.

Un nuevo método ayuda a los robots a entender tareas complejas al descomponerlas en pasos más simples.

Un nuevo método mejora el aprendizaje continuo mientras mantiene el conocimiento previo.

Los robots aprenden continuamente para adaptarse a nuevas tareas y entornos.

G-NoCL usa modelos generativos para mejorar el aprendizaje continuo sin necesidad de un montón de datos etiquetados.

Un nuevo método mejora los modelos de deep learning para conjuntos de datos desbalanceados.

Presentamos EARL: un nuevo método para el aprendizaje continuo en línea efectivo.

Nuevos métodos mejoran los procesos de eliminación de datos en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo estándar busca mejorar el entrenamiento de robots en entornos hogareños realistas.

Descubre cómo los robots aprenden tareas con menos ejemplos y se adaptan a los comandos.