強化学習 に関する最新の記事

ホームスタティックな原則を使って、生き物を真似したエージェントを開発する。

この記事では、ロボットを使って試験管を再配置する新しいアプローチを紹介してるよ。

バイアスと創造性に対処するテキストから画像へのモデルを改善する新しいアプローチ。

新しいアプローチが、ターゲットを絞った言い換えを通じてNLPモデルを敵対的攻撃に対抗させる。

複雑な環境で隠れたトリガーを使ってRLエージェントをトレーニングする新しい方法。

この研究は、ARとVRの需要に対するSDNコントローラーのコスト効果の高い同期について調べてるよ。

新しい方法が機械学習を使って論理合成の効率と設計品質を向上させる。

新しい方法で、トランスフォーマーモデルのパラメータを減らしつつ、パフォーマンスを維持できるんだ。

AIの推論や説明能力を向上させる新しい方法。

この研究は、DRLとプラズマアクチュエーターを使って、正方形のシリンダー周りのアクティブフローコントロールを探ってるよ。

更新された電力インフラにおけるサプライチェーン攻撃のリスクを探る。

競争の激しい市場における自動株取引エージェントへの敵対的影響を調査中。

研究が、さまざまなトレーニングがRLエージェントの変化する環境への適応能力を向上させることを明らかにした。

新しい方法がロボットに効果的なジャンプ技術を学ばせるのを助けてるよ。

強化学習における知識移転を改善する新しい方法。

新しい方法は、因果発見と強化学習を組み合わせて、より良い洞察を得ることができるよ。

安全な強化学習技術とその実世界での応用についての探求。

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。

FREED++は、分子設計と性能を向上させた薬生成を改善してるよ。

近接ベルマン写像が強化学習の意思決定をどう向上させるかを発見しよう。

ビジョン・ランゲージモデルを強化学習と統合すると、機械学習の効率が上がるよ。

変化する環境の中でRLエージェントを評価する際の課題を見てみよう。

新しいモデルが機械の予測学習を改善する。

新しいシステムでデータサイエンティストが複雑なソフトなしでロボットをトレーニングできるようになった。

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。

新しいモデルは適応学習技術を使ってシンボリック回帰を改善する。

新しい方法が、AIエージェントの動的環境での意思決定を改善する。

新しい方法は、生成モデルの出力品質を向上させることを目指してるよ。

自律走行車サービスの最適化におけるAIの導入を探る。

新しい方法が反実仮想分析を通じてAIの報酬システムを理解するのに役立ってるよ。

ビジョンと言語のモデルを使ってロボットのフィードバックと学習効率をアップさせる。

この記事では、強化学習と確率最適制御の統合について、安全な意思決定のために探ります。

コンピュータと通信リソースを効率的に管理する課題に取り組んでる。

データの破損があっても人間のフィードバックを使って強化学習を改善するアルゴリズムを開発中。

予測モデルとその学習への応用を理解するためのガイド。

ACTERは強化学習における機械の決定失敗について効果的な説明を提供するよ。

強化学習と平均場問題の相乗効果を探って、複雑なシステムの最適化を目指す。

NLRLは強化学習と自然言語を組み合わせて、意思決定を改善するんだ。

ロボットは動画を使った学習方法で操作スキルを身につけることができる。

2Dトラックで自動運転車のナビゲーションを改善するためのDQNを使ったプロジェクト。