Adam White

Examiner l'apprentissage par renforcement tout au long de la vie en se concentrant sur la méthodologie de réglage à un pour cent.

Une nouvelle méthode qui améliore la planification et la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Un aperçu des méthodes de replay d'expérience et leur impact sur l'efficacité d'apprentissage.

Examiner les limites du benchmarking et la valeur des tests scientifiques.

Une nouvelle approche améliore les comparaisons des algorithmes d'apprentissage par renforcement dans différents environnements.

Les RTUs améliorent l'efficacité et l'adaptabilité dans les tâches d'apprentissage séquentiel et de contrôle.

Débloque les secrets du réglage des hyperparamètres dans les algorithmes d'IA pour une meilleure performance.