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La recherche améliore la capacité des robots à détecter des objets par le toucher.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations aux utilisateurs via l'apprentissage adaptatif.

Le cadre FoX améliore l'exploration dans l'apprentissage par renforcement multi-agents grâce à la prise de conscience des formations.

De nouvelles stratégies améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Découvre comment l'optimisation basée sur les essaims utilise la coopération et le hasard pour améliorer la résolution de problèmes.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches délicates en imitant les compétences humaines.

Une nouvelle méthode forme des robots à manipuler des objets sans avoir besoin de les tenir.

Découvre comment de nouvelles approches améliorent l'expérience utilisateur dans les systèmes de recommandation.

Des microrésonateurs chaotiques améliorent la prise de décision dans le problème du Bandit à plusieurs bras.

Des recherches montrent comment l'ACC influence les choix basés sur les récompenses et l'apprentissage.

Explorer la couverture des robots pour la sécurité dans des environnements dangereux.

Cette recherche améliore l'apprentissage par renforcement en ligne en utilisant la modélisation du rapport de densité pour une meilleure exploration.

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

Combiner la connaissance causale avec l'apprentissage par renforcement améliore la prise de décision de l'IA.

Une nouvelle méthode pour stimuler la créativité dans la résolution de problèmes grâce au soutien de l'IA.

Une plongée profonde dans les stratégies d'exploration et leur impact sur l'apprentissage par renforcement.

L'exploration est super importante pour que les agents apprennent et améliorent leur prise de décision.

Examine comment les systèmes de recommandation équilibrent les préférences des utilisateurs et les objectifs à long terme.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité du machine learning grâce à de meilleures tactiques d'exploration.

Un nouveau cadre simplifie l'apprentissage par renforcement pour des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies d'exploration pour les agents dans des tâches complexes.

De nouveaux algorithmes s'attaquent aux défis des MDP adversariaux sans avoir besoin de connaissances préalables sur les pertes.

Une nouvelle méthode pour une collecte de données équitable dans la modélisation prédictive.

Les enfants apprennent et s'adaptent en jouant, utilisant les retours pour améliorer leurs compétences.

Une nouvelle approche des bandits linéaires s'attaque au bruit de retour pour de meilleures prises de décision.

Cette étude améliore la prise de décision en ajoutant l'option de s'abstenir dans les problèmes de bandit manchot multi-bras.

Les robots excellent à répondre aux questions en explorant activement leur environnement.

Examiner une nouvelle approche pour optimiser les choix en fonction du coût et de la récompense.

Une étude révèle comment les cerveaux des animaux réagissent à de nouveaux environnements grâce aux ondes bêta.

L'exploration est super importante pour bien entraîner des agents en apprentissage par renforcement multitâche.

La recherche améliore l'exploration des robots en rendant leur prise de décision plus efficace grâce à des méthodes de perception active.

Les stratégies d'exploration améliorent l'adaptabilité des agents dans des environnements complexes.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'optimisation bayésienne grâce aux valeurs de Shapley.

Examiner comment le son et la vue ensemble améliorent la compréhension des données.

Une méthode pour modéliser et contrôler efficacement des systèmes non linéaires en utilisant des techniques d'apprentissage actif.

Une nouvelle méthode améliore la formation des robots en utilisant des données du monde réel.

Stratégies pour optimiser les systèmes en minimisant le regret dans des environnements incertains.

Un regard sur la prise de décision entre de nouvelles options et des routines familières.

De nouvelles approches améliorent les méthodes de prise de décision, réduisant la dépendance à la connaissance antérieure et améliorant l'exploration.

Un nouveau cadre pour les robots autonomes améliore la supervision humaine pendant l'exploration.