Derniers articles pour Apprentissage par renforcement profond

XP-HARQ améliore l'efficacité de la transmission des données pour les applis à réponse rapide.

Apprends à optimiser la migration des jumeaux numériques pour améliorer les expériences utilisateurs dans les métaverses automobiles.

Explorer des approches innovantes pour améliorer la recherche de chemin des robots dans des environnements complexes.

Explore l'impact des modèles de diffusion générative dans divers domaines, surtout l'optimisation de réseaux.

Une nouvelle approche automatise la conception de la fonction de récompense pour l'apprentissage par renforcement profond chez les robots.

Cet article parle des techniques de DRL pour améliorer la planification dans les environnements IoT.

Une nouvelle méthode permet aux robots quadrupèdes d'apprendre des mouvements dynamiques de manière plus efficace.

Améliorer les stratégies de planification des tâches pour les applis mobiles en utilisant l'apprentissage par renforcement profond.

Des recherches dévoilent de nouvelles perspectives sur l'apprentissage par renforcement profond grâce à des défis de jeux.

Un nouveau système améliore la prise de décision des véhicules autonomes pendant les travaux routiers.

Explorer comment le design des robots influence le mouvement et l'apprentissage des tâches.

Explorer l'impact de l'apprentissage profond sur les simulations et modélisations en ingénierie.

Un aperçu de l'intégration de l'apprentissage par renforcement profond dans les systèmes de drones pour de meilleures performances et sécurité.

Une nouvelle approche combine deux méthodes pour mieux résoudre les problèmes.

Le cadre TbDd améliore la sécurité et l'efficacité de la blockchain pour les applications IoT.

Une nouvelle technologie optimise la connectivité internet en utilisant des réseaux d'accès intégré et de retour.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la surveillance et l'optimisation des systèmes électriques.

Cette étude met en lumière la complexité d'échantillonnage des algorithmes de descente de miroir de politique neuronale en apprentissage profond.

Les ASVs améliorent l'efficacité dans le suivi de la qualité de l'eau pour des environnements plus sûrs.

Une nouvelle méthode améliore les algorithmes évolutionnaires pour des problèmes d'optimisation complexes.

Une nouvelle méthode améliore la génération de tests basée sur des exigences en langage naturel.

Un nouveau cadre améliore les performances des GPU pour les tâches d'apprentissage profond.

Ce travail propose une approche solide pour l'apprentissage par renforcement profond contre les attaques sur les données d'entrée.

Utiliser l'apprentissage par renforcement profond pour mieux gérer le trafic de données.

Les robots améliorent l'efficacité de la collecte de données avec la planification de chemins dynamiques dans des environnements inconnus.

Les techniques d'IA adaptative améliorent la gestion des accès dans divers environnements de Metaverse.

Cette étude compare les stratégies d'évolution et l'apprentissage par renforcement profond dans différentes tâches.

CEQR-DQN améliore la prise de décision en gérant efficacement les incertitudes dans l'IA.

Un agent DRL gagne la compétition microRTS de l'IEEE, montrant le potentiel de l'IA dans le gaming.

Un nouvel algorithme améliore l’efficacité du déchargement des tâches dans les environnements de calcul en périphérie mobile.

Explorer l'efficacité du DRL pour gérer la température avec des jets de refroidissement sur des surfaces chaudes.

Cet article parle d'améliorer le calcul en périphérie mobile grâce à des techniques d'optimisation conjointe.

Une méthode utilisant l'apprentissage par renforcement profond et la synthèse réactive pour la conception de contrôleurs.

La recherche explore des méthodes avancées pour comprendre la nage des poissons et améliorer la conception des robots aquatiques.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage par renforcement profond pour améliorer le contrôle de flux dans les structures.

Une nouvelle approche pour améliorer les stratégies de reprogrammation cellulaire en utilisant l'apprentissage par renforcement profond.

Cette étude améliore la planification de la maintenance en utilisant l'apprentissage par renforcement profond pour les machines industrielles.

Une nouvelle méthode améliore les capacités des robots à se déplacer efficacement sur des surfaces inégales.

Un nouveau modèle vise à récompenser les créateurs de NFT au fil du temps.

Cet article analyse les algorithmes DRL pour des systèmes CVC écoénergétiques dans les bâtiments.