A. Rupam Mahmood

Um novo método resolve questões importantes no aprendizado contínuo: plasticidade e esquecimento.

HesScale melhora a eficiência em aprendizado de máquina estimando a diagonal da Hessiana.

Um novo método melhora a eficiência da exploração em aprendizado por reforço.

Robôs aprendem mais rápido e melhor com recompensas esparsas e uma abordagem de tempo mínimo.

A clipping do peso melhora o desempenho do modelo em aprendizado profundo e aprendizado por reforço.

Explore como os robôs aprendem de forma eficaz com o método de Gradiente de Valor de Ação.