Clare Lyle

La ricerca rivela strategie per migliorare l'adattabilità delle reti neurali in condizioni dinamiche.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo grazie a previsioni di risultati più accurate.

Questo studio propone un nuovo approccio per mantenere l'apprendimento nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale nel reinforcement learning attraverso previsioni condizionate dalle azioni.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dell'apprendimento negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

Il peso del clipping migliora le prestazioni del modello nel deep learning e nel reinforcement learning.

Esaminando l'impatto delle funzioni di attivazione periodiche sull'efficienza dell'apprendimento e sulla generalizzazione.

Un nuovo approccio aiuta le reti neurali ad imparare da dati in movimento senza dimenticare le conoscenze passate.