ポリシー に関する最新の記事

この記事では、安全な自動運転車を作る方法について考察してるよ。

生成AIの規制の状況を探ると、その影響も考えられる。

新しいツリー構造がAIシステムの意思決定の見える化を改善する。

分散型RLにおいて、悪影響を与えるエージェントが良いエージェントをどう腐敗させるかに関する研究。

事前知識なしでMDPの戦略を見つける方法。

自然言語指示を使った効果的なナビゲーションのための簡略化モデル。

若者のタバコのない世代政策に対する意見は、その成功にとってめっちゃ大事だよ。

この記事では、到達回避タスクにおけるニューラルネットワークの検証方法について話してるよ。

MOMBOはオフライン強化学習の意思決定を不確実性の推定を改善して強化するよ。

SeMOPOは、低品質なデータから役立つ情報をノイズから分離することで学習を改善する。

このフレームワークは、階層構造を通じて複雑なタスクの学習効率を高めるんだ。

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。

ブラジルの都市間でのインターネットアクセスのギャップとその影響を探る。

この記事では、レイヤー2のブロックチェーンシステムにおける効果的な担保管理の戦略について話してるよ。

CMDPsは、AIアプリケーションにおける報酬の最大化と安全性を結びつけるんだ。

新しいアルゴリズムがオフラインRLと好みのフィードバックを組み合わせて、意思決定を向上させるよ。

安全のための強化学習における効率的なフィードバック収集の革新的なアプローチ。

この記事では、大規模な状態空間における効率的な意思決定のための自然政策勾配について考察しています。

新しい方法が、不確実性のもとでの意思決定を強化したロバストマルコフ決定プロセスを使って改善した。

機械における強化学習と倫理的意思決定の関係を探る。

RPOは、リフレクティブラーニングを通じて強化学習の意思決定のスピードと安全性を向上させるよ。

機械学習がカナダの雇用機会をどう変えてるかを調べる。

ハミルトン・ジャコビのリーチャビリティと強化学習を組み合わせることで、制御システムの安全性が向上するよ。

新しい方法がロボットがタスクを効率的に学ぶためのより良い方法を提案してるよ。

新しい方法がロボットの探索と目標達成を時間的距離を通じて強化する。

新しい政策が若い大人の喫煙率を減らそうとしてるよ。

未来のロボット開発を進化させるために経験を共有しよう。

この研究はオフライン強化学習とアルゴリズム開発に焦点を当てて、意思決定を改善することを目的としている。

研究者たちが、足の配置に注目したロボットの移動方法の新しい提案をしてるよ。

シェラで屋外広告が食生活や健康にどう影響するかを調べてる。

この記事では、MDPのファミリー間での勝利ポリシーの開発について話してるよ。

製品導入における効果的なコミュニケーション戦略を探る。

インドにおける希少疾患に関する課題と共同作業を見てみよう。

新しい方法がRLエージェントの環境の変化への適応力を高める。

ロボットの適応力を向上させるために、最小限のトレーニングで使えるPromptAdaptを紹介するよ。

新しいフレームワークは、さまざまな専門家の洞察を統合してエージェントベースのモデリングを改善する。

効率的な意思決定のために幾何学を通じてMDPを再考する。

aBCFは、個人やグループ間での介入の評価をより良くすることができる。

注意喚起付き転送は、強化学習アプリケーションの安全性とパフォーマンスを向上させるよ。

異なる好みに応じたポリシーを生成する新しいアプローチ。