Zhi-Quan Luo

Un nuovo framework semplifica l'apprendimento per rinforzo per ambienti complessi.

Gli algoritmi migliorano le strategie dei giocatori in ambienti di gioco incerti.

Quest'articolo esplora le sfide di ottimizzazione nei Transformers e quanto sia efficace Adam rispetto a SGD.

Questo studio esamina come la conoscenza pregressa migliori il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

Adam-mini riduce l'uso della memoria per l'allenamento di grandi modelli di linguaggio mantenendo le prestazioni.

Un nuovo metodo combina modelli di intelligenza artificiale per migliorare le decisioni in situazioni di incertezza.

Un nuovo approccio migliora le risposte dei modelli linguistici e riduce l'overfitting.

Uno sguardo ai metodi di ottimizzazione bilivello e al loro impatto sui modelli di machine learning.

Scopri come le prestazioni degli algoritmi possono essere efficienti sotto limiti di tempo rigorosi.