Une méthode pour dériver des fonctions de coût en analysant les actions d'experts dans des environnements complexes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cette méthode améliore l'entraînement des agents en utilisant moins de données d'experts grâce à l'exploration et aux signatures de chemin.
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Apprends comment les MMDP améliorent la prise de décision dans des environnements incertains.
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Un aperçu des MDP et leur rôle dans la prise de décision sous incertitude.
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Explore comment les processus de décision de Markov aident à gérer les résultats incertains en tenant compte des risques.
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Utiliser la symétrie pour améliorer l'efficacité d'apprentissage dans les algorithmes de contrôle d'avion.
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Cet article parle des méthodes pour garder les processus de prise de décision des agents privés.
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Cette étude se concentre sur l'apprentissage par renforcement hors ligne et le développement d'algorithmes pour améliorer la prise de décision.
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De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans différents domaines grâce à l'apprentissage par renforcement.
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Une nouvelle approche améliore la prise de décision en IA grâce aux relations de cause à effet.
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Apprends comment les processus de décision de Markov améliorent la prise de décision dans des situations incertaines.
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Cet article parle du développement de politiques gagnantes entre familles de MDP.
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Améliorer les processus de traitement des commandes de semences pour booster l'efficacité agricole.
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Explorer de nouvelles méthodes pour une meilleure prise de décision en cas d'incertitude dans les systèmes d'IA.
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Cet article parle des complexités liées au choix des capteurs et des actionneurs dans les systèmes.
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Présentation d'ODGR et de GATLing pour une reconnaissance de but flexible dans des environnements dynamiques.
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Une nouvelle méthode pour un apprentissage par renforcement plus rapide grâce au partage de connaissances.
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Examiner comment les agents apprennent plus vite ensemble malgré les délais de communication.
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Un nouveau cadre améliore la compréhension des algorithmes de recherche locale et de leur comportement.
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Une méthode pour développer des politiques résilientes pour les drones dans des environnements incertains.
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Explorer comment combiner des objectifs sûrs et des objectifs seuils dans la prise de décision.
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Une nouvelle méthode améliore les recommandations vidéo en se concentrant sur le bonheur à long terme des utilisateurs.
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Analyse des interactions sécurité-sûreté via des arbres de défaillance innovants.
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De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision en analysant les distributions de retour dans l'apprentissage par renforcement.
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Une nouvelle approche améliore l'analyse des données financières pour un trading plus intelligent.
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Une nouvelle approche en cybersécurité qui utilise des infos en temps réel sur le comportement des attaquants.
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Ce papier parle des méthodes pour prendre des décisions en évitant les risques en utilisant des Processus de Décision de Markov.
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De nouvelles méthodes améliorent la résilience de l'apprentissage par renforcement face aux entrées adversariales.
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Un nouvel algorithme améliore la prise de décision dans des environnements complexes en utilisant des données historiques.
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Ce papier examine le rôle du RL dans la résolution de la conjecture d'Andrews-Curtis.
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Explorer la Répétition d'Expérience Inversée pour un apprentissage plus efficace dans les algorithmes de renforcement.
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Une nouvelle approche pour que les agents partagent des stratégies et améliorent leurs performances dans des contextes variés.
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Nouvelles découvertes sur la convergence en apprentissage TD linéaire sans indépendance stricte des caractéristiques.
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Une méthode pour améliorer la prise de décision dans la gestion de l'énergie en conditions incertaines.
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Examiner les liens entre SFA et SR dans l'analyse de données.
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Apprends comment les méthodes de gradient de politique améliorent la prise de décision dans différents secteurs.
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Explore comment les nouvelles technologies améliorent la précision des systèmes autonomes dans différentes tâches.
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Découvrez FraCOs, une nouvelle méthode pour que les agents IA apprennent et s'adaptent efficacement.
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Explorer comment de nouvelles techniques améliorent l'adaptabilité dans les systèmes d'apprentissage par renforcement.
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Explorer comment le RL performatif change les dynamiques de jeu et la stabilité des politiques.
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