Derniers articles pour Processus de Décision de Markov

Une nouvelle technique améliore les contrôles de sécurité dans des systèmes aléatoires comme les robots et les véhicules.

Des chercheurs proposent une approche bayésienne pour améliorer la prise de décision chez les agents intelligents.

Des chercheurs développent des robots qui apprennent le tennis de table en se basant sur des démonstrations humaines.

Une plongée dans les MDP continus et leurs applications dans la prise de décision et l'apprentissage par renforcement.

Apprends comment les MDP robustes gèrent l'incertitude dans les cadres de prise de décision.

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

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à saisir et déplacer des objets en toute sécurité.

Explorer le multi-apprentissage et son impact sur la stabilité et la performance de l'apprentissage par renforcement.

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

Un aperçu de comment les agents IA peuvent rester en sécurité dans différents contextes.

Une méthode pour calculer des probabilités dans des systèmes avec un timing d'observations incertain.

Utiliser les MDP pour optimiser les stratégies d'éclaircissage pour une croissance forestière durable.

Explorer la synergie entre le RL et les LLMs pour des applis IA améliorées.

De nouveaux algorithmes s'attaquent aux défis des espaces d'état-action continus dans l'apprentissage par renforcement.

Un aperçu des MDP à états infinis et de leur rôle dans l'apprentissage par renforcement.

Ce travail affine l'inférence contrefactuelle pour améliorer la prise de décision dans le secteur de la santé.

Examiner les pires scénarios dans l'algorithme du simplexe et l'itération de politique.

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

Une nouvelle méthode améliore la planification des rovers dans les missions scientifiques, garantissant efficacité et fiabilité.

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

Un aperçu des techniques d'évaluation hors politique et de leur pertinence dans la prise de décision.

Une étude sur l'apprentissage par renforcement profond protégé pour l'autonomie sûre des engins spatiaux.

Examen du soft Q-learning pour une prise de décision efficace dans des environnements incertains.

Cet article traite du développement de systèmes intelligents pour les camions autonomes.

Mélanger HMDP et MPC pour des opérations de véhicules autonomes plus sûres.

Apprends comment les ordis prennent des décisions grâce aux techniques et processus d'apprentissage par renforcement.

Ce travail présente un cadre pour améliorer la sécurité dans la navigation des véhicules autonomes.

Cet article parle de comment les robots peuvent mieux comprendre les préférences humaines dans l'exécution des tâches.

Ce papier parle d'améliorer le comportement des logiciels grâce aux exigences de vivacité.

Cet article examine à quel point les politiques fonctionnent à partir de modèles approximatifs dans des environnements complexes.

Présentation d'un algorithme optimal pour les arbres de décision en streaming de données.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans les tâches de planification de l'IA.

Explorer des stratégies pour optimiser les niveaux d'énergie et les récompenses dans les processus de décision de Markov.

Cette étude se concentre sur la façon dont les robots peuvent planifier malgré le fait qu'ils fassent des erreurs.

Cette recherche simplifie la preuve de convergence pour l'apprentissage TD avec approximation linéaire des fonctions.

Une nouvelle approche améliore la clarté du dosage de la warfarine et les soins aux patients.

La technologie radar adaptatif renforce la sécurité contre les ennemis tout en gardant de bonnes performances.

Une nouvelle approche acteur-critique s'attaque aux défis multi-objectifs dans l'apprentissage par renforcement.

Un nouveau cadre utilise la technologie pour simplifier l'analyse des pannes dans le secteur de la santé.

Un regard de plus près sur les attaques de mining égoïste et leur impact sur la sécurité de la blockchain.