後悔 に関する最新の記事

マルチアームバンディットアルゴリズムが推薦システムでのアイテム選択をどう向上させるかを学ぼう。

新しいフレームワークは、専門家の意見とマルチアームバンディット戦略を組み合わせて、より良い決断を下すんだ。

新しい手法が氷床の挙動や海面上昇の予測を改善してるよ。

効率的な意思決定のための変分推論トンプソンサンプリングを紹介します。

この記事では、LLM生成の自動化システムにおけるレジリエンスについて話してるよ。

新しいアルゴリズムがオンライン学習と意思決定の効率を向上させる。

この研究は、カーネル回帰法を使って治療の決定を改善する方法を探るものである。

クラスタリングした文脈バンディットを使ってリワードとリソースをバランスさせる方法。

この記事では、レコメンデーションシステムにおけるユーザーデータを守る方法について話してるよ。

不確実な環境での効果的なゲームプレイのための学習方法を検討中。

トンプソンサンプリングとそのバリエーションを使った意思決定の改善についての分析。

不確実な環境での効果的なアクション選択のためのDiSC-UCBアルゴリズムを探求中。

意思決定における罪悪感や後悔の感情を探る。

この研究は、ビルボード広告のスロット割り当てにおける後悔を減らす方法を示してるよ。

ビルボード広告スペースで後悔を最小限に抑える方法を学ぼう。

新しいアルゴリズムが強化学習の連続状態-行動空間の課題に挑んでるよ。

予測の質をどう評価するかを見てみよう。

未知のシステムを効果的に管理する方法を、無関係なコントロール戦略で学ぼう。

未知の変数があってもシステムをコントロールするための戦略を学ぼう。

SMPCが不確実なシステムで安全性とパフォーマンスをどうバランスさせているか学ぼう。

データ駆動型の意思決定におけるプライバシーの課題に対処すること。

繰り返し雇用する状況での契約とエージェントのパフォーマンスを調査中。

アルゴリズムは不確定なゲーム環境でプレイヤーの戦略を強化する。

オンライン分位回帰の重要性と課題についての考察。

この研究は、事前情報を使って限られた探索シナリオでの意思決定を向上させる。

この記事では、異なる目的を持つクライアントのためのフェデレーティッドバンディット学習の方法を紹介するよ。

複雑な動的システムでの予測の難しさについての考察。

新しいアルゴリズムが、前の損失知識なしで敵対的MDPの課題に取り組んでるよ。

新しい方法でロボットが人間の行動を予測して安全性を向上させる。

新しい線形バンディットのアプローチは、フィードバックノイズに対処してより良い意思決定を実現するよ。

ローカル相関均衡とそれがプレイヤーの戦略に与える影響を見てみよう。

意思決定におけるスリーピングバンディット問題を解決するための効果的な方法を学ぼう。

サプライチェーンにおけるスタッケルバーグゲームと価格戦略を調べる。

ゲームと現実のシナリオにおける公平なリソース共有戦略の考察。

この記事では、オンライン学習システムとその未知の制約に関する課題を考察しています。

新しいアプローチがオンライン運営でのリソース配分を改善し、学習と意思決定のバランスを取ってるよ。

日本で後悔に苦しむ母親たちの感情的な葛藤を探る。

この論文では、コンテキストバンディットシナリオにおける意思決定を改善するためのアルゴリズムについて話してるよ。

強化学習アルゴリズムにおける探索と適応性を調べる。

不確実性の中での意思決定をするためのマルチアームバンディット手法のガイド。