A. Rupam Mahmood

Une nouvelle méthode s'attaque aux problèmes clés de l'apprentissage continu : la plasticité et l'oubli.

HesScale améliore l'efficacité en apprentissage automatique en estimant la diagonale du Hessien.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'exploration dans l'apprentissage par renforcement.

Les robots apprennent plus vite et mieux avec des récompenses rares et une approche de temps minimum.

Le clipping de poids améliore les performances des modèles en deep learning et en reinforcement learning.

Explore comment les robots apprennent efficacement avec la méthode Action Value Gradient.