Emmanuel Rachelson

Un nuovo framework migliora l'ottimizzazione nel machine learning usando informazioni sul comportamento.

Introducendo ExpectRL per affrontare l'overestimation nel Reinforcement Learning tramite expectiles.

Un nuovo benchmark per testare metodi di reinforcement learning robusti in vari ambienti.

I ricercatori migliorano l'apprendimento per rinforzo con un nuovo framework per ambienti incerti.

Il metodo LEADS migliora la diversità delle competenze per una migliore esplorazione dell'IA.

SGDrop aiuta le CNN a imparare meglio da dati limitati allargando il loro focus.

RAMP aiuta gli agenti a esplorare nuovi percorsi per un apprendimento migliore.