Mateusz Ostaszewski

Esaminando modi per mantenere le abilità nel RL durante il fine-tuning.

Un nuovo approccio per migliorare la stima del valore delle azioni negli agenti di apprendimento per rinforzo.

La ricerca mostra che i metodi di regolarizzazione generali migliorano le performance degli agenti RL off-policy in diversi compiti.

CRLQAS migliora la progettazione di circuiti quantistici in condizioni rumorose usando il rinforzo dell'apprendimento.

Presentiamo BRO, un metodo avanzato per un apprendimento robotico più veloce.

I ricercatori propongono nuovi metodi per aiutare i sistemi di apprendimento ad adattarsi continuamente.