マルコフ決定過程 に関する最新の記事

新しい技術がロボットや車両などのランダムなシステムの安全チェックを向上させるよ。

研究者たちは、インテリジェントエージェントの意思決定を向上させるためにベイズ手法を提案している。

研究者たちは、人間のようなデモを通じて卓球を学ぶロボットを開発した。

連続MDPの深掘りと、それが意思決定や強化学習にどう活用されるか。

ロバストMDPが意思決定フレームワークにおける不確実性をどう扱うかを学ぼう。

新しいシステムが道路工事中のAV意思決定を向上させる。

新しい方法がロボットの物をしっかり掴んで動かす能力を向上させる。

マルチラーニングとそれが強化学習の安定性やパフォーマンスに与える影響を探る。

この研究は、深層学習におけるニューラルポリシーミラーディセントアルゴリズムのサンプルの複雑さを強調している。

AIエージェントが異なる環境で安全を保つ方法についての考察。

観測のタイミングが不確定なシステムで確率を計算する方法。

持続可能な森林成長のための間伐戦略を最適化するためにMDPを使う。

RLとLLMの連携を探って、AIアプリケーションをもっと良くしようって話。

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。

無限状態MDPとそれが強化学習で果たす役割についての考察。

この研究は、医療における意思決定を改善するための反事実的推論を洗練させている。

シンプレックスアルゴリズムと方策反復の最悪ケースシナリオを検討中。

深層強化学習とリアクティブ合成を使ったコントローラー設計の方法。

新しい方法が科学ミッションのローバー計画を改善して、効率性と信頼性を確保してるよ。

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。

オフポリシー評価技術とその意思決定における関連性についての考察。

宇宙船の自律性を安全にするためのシールド付き深層強化学習に関する研究。

不確実な環境での効果的な意思決定のためのソフトQラーニングを検討中。

この記事では、自律トラックのためのスマートシステムの開発について書かれてるよ。

安全な自律運転車両の運用のためにHMDPとMPCを組み合わせる。

コンピュータが強化学習の技術やプロセスを通じてどうやって決定を下すか学ぼう。

この作業は、自律走行車のナビゲーションの安全性を向上させるためのフレームワークを示してるよ。

この記事では、ロボットがタスク実行における人間の好みをどうやってもっと理解できるかについて話してるよ。

この論文では、ライブネス要件を通じてソフトウェアの動作を改善することについて話してるよ。

この記事では、複雑な環境における近似モデルからの政策がどれだけうまく機能するかを検討しています。

ストリーミングデータ用の最適なアルゴリズムである決定木の紹介。

新しいアルゴリズムがAIの計画タスクにおける意思決定を改善する。

マルコフ決定過程におけるエネルギーレベルと報酬を最適化するための戦略を探る。

この研究は、ロボットがミスをしながらもどうやって計画できるかに焦点を当てている。

この研究では、線形関数近似を使ったTD学習の収束証明を簡素化している。

新しいアプローチがワルファリンの投与量を分かりやすくして、患者のケアを向上させる。

適応型レーダー技術は、敵に対するセキュリティを強化しつつ、パフォーマンスを維持するよ。

新しいアクター-クリティック手法が強化学習における多目的の課題に取り組んでるよ。

新しいフレームワークは、ヘルスケアでの失敗分析を効率化するためにテクノロジーを使ってるよ。

自己中心的マイニング攻撃とそのブロックチェーンのセキュリティへの影響を詳しく見てみよう。