Examinando maneras de mantener habilidades en RL durante el ajuste fino.
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Mateusz Ostaszewski
Un nuevo enfoque para mejorar la estimación del valor de acción en agentes de aprendizaje por refuerzo.
― 7 minilectura
La investigación muestra que los métodos de regularización general mejoran el rendimiento de los agentes de RL off-policy en varias tareas.
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CRLQAS mejora el diseño de circuitos cuánticos en condiciones ruidosas usando aprendizaje por refuerzo.
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Presentamos BRO, un método avanzado para un aprendizaje robótico más rápido.
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Los investigadores proponen nuevos métodos para ayudar a los sistemas de aprendizaje a adaptarse de manera continua.
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