意思決定 に関する最新の記事

因果ゲームがエージェント間の意思決定をどうモデル化してるか探ってみよう。

測定されたMDPが不確実な環境での意思決定をどう向上させるかを学ぼう。

不確実性下におけるマルコフゲームの強靭な戦略に関する研究。

交互ミラー下降法とそれが二人零和ゲームに与える影響を見てみよう。

この研究は、より良い意思決定のために線形コンテキストバンディットにおけるハイブリッド報酬を探るものです。

この研究は、予測が個人の行動や結果に与える影響を探ってるよ。

コンフォーマル予測が自信を持って決断するのにどう役立つかを見てみよう。

最適制御技術がいろんな分野での意思決定をどう改善できるか学んでみて。

意思決定で複数の目標を効率よく扱う新しいアプローチ。

拡張された弱収束と高度なモデリング技術で金融を革新する。

UniZeroはAIの長期記憶や意思決定能力を強化するよ。

LD3アルゴリズムは、さまざまな分野で不公平な扱いを特定して測定するのに役立つ。

アルゴリズムが影響を与える意思決定の結果に対して誰が責任を持つのかを調べる。

この記事では、意思決定者が探索と活用を効果的に分ける方法について詳しく説明しています。

AIの説明が意思決定にどれだけ役立つかを測るツール。

この研究は、不確実な環境における強化学習の新しい探索戦略を提案してるよ。

意思決定の場面で自信がどう変動するかの探求。

新しい方法が、好みに基づくフィードバックを使ってマルチプレイヤー状況での意思決定を改善してるよ。

新しい戦略がDBMCを強化して、ネットワークでの合意が速くなった。

妥協の決定が確率的プログラミングの信頼性をどう高めるかを学ぼう。

CMDPは、さまざまなアプリケーションでコンテキストを考慮することで、意思決定を強化するんだ。

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。

小さなミミズを研究すると、動物が食べ物を選ぶ方法がわかるんだ。

新しいアプローチで、信頼できる入力の変更を提供することで、意思決定が改善されるよ。

個人が社会的影響ややり取りに基づいてテクノロジーを選ぶ方法を調べる。

バウンディングボックス推論は、モデルベースの強化学習における意思決定を強化する。

パリティとオープンパリティゲームの新しい戦略やアルゴリズムを探求中。

この論文は、予測によって影響を受ける機械学習モデルの公正性と安定性を探る。

新しい方法が複雑な環境での学習適応力を向上させる。

データに基づいた意思決定での干渉をどうやって乗り越えるか学ぼう。

新しい方法で予測モデルの不確実性測定の信頼性が向上した。

MEMENTOを紹介するよ、組合せ最適化の問題解決をメモリを使って改善する新しい方法だよ。

この研究は、LLMがゲームの場面でどれだけうまく意思決定を行うかを評価してるよ。

委任が原則と代理人の意思決定にどう影響するかについての考察。

データプライバシーを考慮したCFEs生成の柔軟なアプローチ。

オフポリシー評価タスクで効率的に推定器を選ぶ新しい方法。

新しい方法で、さまざまな患者グループにおける治療効果の精度が向上するよ。

この記事では、グラフベースのゲームでのカウントステップを使った戦略開発を探るよ。

新しいアルゴリズムが簡潔な予測を使ってオンラインナップサック問題の意思決定を改善するよ。

強化学習環境で安全な意思決定のための方法を紹介するよ。