Esplorando i metodi più recenti nel reinforcement learning offline per l'addestramento di agenti intelligenti.
Alexi Canesse, Mathieu Petitbois, Ludovic Denoyer
― 8 leggere min
Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Esplorando i metodi più recenti nel reinforcement learning offline per l'addestramento di agenti intelligenti.
Alexi Canesse, Mathieu Petitbois, Ludovic Denoyer
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Scopri come i metodi di policy gradient migliorano l'efficienza del machine learning.
Reza Asad, Reza Babanezhad, Issam Laradji
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Scopri strategie per migliorare l'apprendimento in ambienti complessi con visibilità limitata.
Yang Cai, Xiangyu Liu, Argyris Oikonomou
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Scopri come i Decision Transformers aiutano i robot a imparare da pochi esempi.
Zhe Wang, Haozhu Wang, Yanjun Qi
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Uno studio analizza le prestazioni di Decision Transformer e Decision Mamba nei giochi Atari.
Ke Yan
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Uno sguardo a come si interagiscono gli spin in un modello unidimensionale vivace.
Anish Kumar, Pawan Kumar Mishra, Riya Singh
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Un nuovo framework che migliora il processo decisionale grazie a un campionamento di esperienze intelligente.
Catalin E. Brita, Stephan Bongers, Frans A. Oliehoek
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MARC migliora la collaborazione tra gli agenti in ambienti complessi per risultati di apprendimento migliori.
Sharlin Utke, Jeremie Houssineau, Giovanni Montana
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I robot imparano a camminare insieme usando metodi avanzati senza condividere dati sensibili.
Ye Zhu, Xiaowen Gong
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