Últimos artículos para Procesos de Decisión de Markov

Una nueva técnica mejora las verificaciones de seguridad en sistemas aleatorios como robots y vehículos.

Los investigadores proponen un enfoque bayesiano para mejorar la toma de decisiones en agentes inteligentes.

Investigadores desarrollan robots que aprenden a jugar al ping pong a través de demostraciones similares a las humanas.

Una inmersión en MDPs continuos y sus aplicaciones en la toma de decisiones y el aprendizaje por refuerzo.

Aprende cómo los MDPs robustos manejan la incertidumbre en los marcos de toma de decisiones.

Un nuevo sistema mejora la toma de decisiones de los AV durante la construcción de carreteras.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para agarrar y mover objetos de manera segura.

Explorando el multi-aprendizaje y su impacto en la estabilidad y rendimiento del aprendizaje por refuerzo.

Este estudio destaca la complejidad de muestra de los algoritmos de Descenso Espejo de Política Neuronal en aprendizaje profundo.

Una mirada a cómo los agentes de IA pueden mantenerse seguros en diferentes entornos.

Un método para calcular probabilidades en sistemas con tiempos de observación inciertos.

Usando MDPs para optimizar estrategias de aclarado para un crecimiento forestal sostenible.

Explorando la sinergia entre RL y LLMs para mejorar las aplicaciones de IA.

Nuevos algoritmos abordan los desafíos en espacios de acción y estado continuos en el Aprendizaje por Refuerzo.

Una mirada a los MDPs de estado infinito y su papel en el aprendizaje por refuerzo.

Este trabajo mejora la inferencia contrafactual para tomar mejores decisiones en el cuidado de la salud.

Examinando los peores escenarios en el algoritmo simplex y la iteración de políticas.

Un método que usa aprendizaje por refuerzo profundo y síntesis reactiva para el diseño de controladores.

Un nuevo método mejora la planificación de rovers en misiones científicas, asegurando eficiencia y fiabilidad.

Nuevos algoritmos abordan desafíos en MDPs adversariales sin necesitar conocimiento previo de pérdidas.

Una mirada a las técnicas de evaluación fuera de política y su relevancia en la toma de decisiones.

Un estudio sobre Aprendizaje por Refuerzo Profundo Blindado para la autonomía segura de naves espaciales.

Examinando el soft Q-learning para una toma de decisiones efectiva en entornos inciertos.

Este artículo cubre el desarrollo de sistemas inteligentes para camiones autónomos.

Mezclando HMDP y MPC para operaciones de vehículos autónomos más seguras.

Aprende cómo las computadoras toman decisiones a través de técnicas y procesos de Aprendizaje por Refuerzo.

Este trabajo presenta un marco para mejorar la seguridad en la navegación de vehículos autónomos.

Este artículo habla sobre cómo los robots pueden entender mejor las preferencias humanas en la ejecución de tareas.

Este documento habla sobre cómo mejorar el comportamiento del software a través de requisitos de vivacidad.

Este artículo examina qué tan bien funcionan las políticas a partir de modelos aproximados en entornos complejos.

Presentando un algoritmo óptimo para árboles de decisión en datos en streaming.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en tareas de planificación de IA.

Explorando estrategias para optimizar los niveles de energía y recompensas en Procesos de Decisión de Markov.

Este estudio se centra en cómo los robots pueden planear a pesar de cometer errores.

Esta investigación simplifica la prueba de convergencia para el aprendizaje TD con aproximación de funciones lineales.

Un nuevo enfoque mejora la claridad en la dosificación de warfarina y la atención al paciente.

La tecnología de radar adaptativo mejora la seguridad contra adversarios mientras mantiene el rendimiento.

Un nuevo enfoque de actor-crítico enfrenta desafíos multi-objetivo en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo marco utiliza tecnología para simplificar el análisis de fallos en la atención médica.

Una mirada más cercana a los ataques de minería egoísta y su impacto en la seguridad de la blockchain.