限られたデータとログポリシーの不確実性を考慮した柔軟なアプローチで政策を評価する。
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最先端の科学をわかりやすく解説
限られたデータとログポリシーの不確実性を考慮した柔軟なアプローチで政策を評価する。
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自律エージェント間の協力を改善するためにQ値シェーピングを導入。
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同時確率ゲームにおける複雑なプレイヤー戦略と目的を探る。
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二人のプレイヤー間の割引総和ゲームにおける戦略と複雑さを探る。
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個々の非合理性が全体の意思決定結果にどう影響するかを調べる。
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認知原則と精密ウェイトを使って予測を改善する新しいフレームワーク。
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この記事では、言語モデルの推論を強化するための新しい方法を紹介します。
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過去のネガティブな経験は、未来の慎重な意思決定につながることが多い。
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経験的ベイズ法がデータの統合的な洞察を使って意思決定を改善する方法を学ぼう。
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多様なリスク嗜好を理解することで、マルチエージェントの意思決定戦略が向上するよ。
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新しい方法は、反実仮想の説明を使ってアルゴリズムの決定についてより明確な洞察を提供する。
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統計の原則を使って意見や選択を公平にランク付けする方法を学ぼう。
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ベイズグラフがセキュリティ対策への反応を予測するのにどう役立つかを学ぼう。
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個人が異なる学習モデルを使って価格予想をどう形成するかを見てみよう。
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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。
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この論文は、観察者がエージェントの情報をその行動からどうやって推測できるかを調べてるんだ。
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この研究は、バイアスがどのように私たちの信念の更新に影響を与えるかを明らかにしている。
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この記事では、マルチエージェントシステムにおけるマルコフ決定過程の新しい視点について話してるよ。
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相互に関わり合うコミュニティでの協力と裏切りの進化を調べること。
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不確実性下での意思決定に関するロバストPOMDPの研究。
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不確実なシステムでの確率推定の効率を進んだ方法で改善すること。
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新しい識別方法で、好みが選択にどう影響するかを調べる。
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研究によると、人間とAIのコラボレーションの効果はばらつきがあるみたい。
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視覚が政治的意思決定の理解をどう高めるかを探る。
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複雑な選択問題を解決するための進化的アルゴリズムの紹介。
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変化する環境でのリソース配分を改善する新しい方法。
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不確実性の中での強力な意思決定戦略を探る。
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意思決定の場面での情報共有のダイナミクスを探る。
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整数凸二次ゲームにおける最適応答ダイナミクスの深掘り。
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ビジネスウォーゲームが戦略的計画や意思決定をどう強化するかを探ってみよう。
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機械学習システムが人間の行動や公平性に与える影響を調べる。
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確率的ボルテラ方程式がいろんな分野でランダムシステムをどうモデル化するか学ぼう。
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この研究は、通常のゲームで勝者を決定するアルゴリズムに焦点を当ててるよ。
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生成AIがゲーム理論における意思決定をどう向上させるかを発見しよう。
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脳の活動が戦略的な社会的決定における公平性にどう影響するかについての研究。
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グラフがどんだけモーダル論理や不確実性の理解を深めるかを探ってる。
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強化学習にリスクを組み込んで意思決定を向上させる。
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独立性の仮定が機械的推論と不確実性に与える影響を調べる。
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不完全情報ゲームにおける意思決定に対する記憶の影響を調べる。
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大規模な相互作用するエージェントを管理するための効果的な戦略を探る。
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