Aaron Courville

ベストレスポンスシェイピングは、競争が激しい環境でエージェント間の協力を向上させるよ。

Llipは、画像がさまざまなテキストの説明とどのようにマッチするかを強化するんだ。

自律エージェント間の協力を改善するためにQ値シェーピングを導入。

機械学習の多様なエージェントアンサンブルはパフォーマンスの課題に直面していて、多様性の呪いが目立ってる。

新しいアプローチがAIシステムが社会的ジレンマで協力するのを助ける。

この記事では、言語と視覚を使って汎用エージェントをトレーニングする方法について話してるよ。

ハイパーパラメータがディープRLエージェントの効果にどう影響するかを調べる。

アウトオブディストリビューションデータに対するモデルパフォーマンスを向上させる新しい方法。

マネージャーを使ってAIエージェントを導くと、チームワークと結果が良くなるよ。