ロバスト強化学習は、現実の課題にもかかわらず信頼できる結果を得るために戦略を適応させるんだ。
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Adam Wierman
新しいフレームワークが強化学習における報酬と制約を組み合わせてるよ。
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競争シーンでプレイヤーが戦略をどう適応させるかを見てみよう。
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新しいフレームワークが不確実性の中での予測と意思決定を強化するよ。
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ゲームや現実の状況で信頼が決断にどう影響するか探ってる。
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複数のエージェントが効率よく意思決定するための新しいアプローチ。
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