Clare Lyle

Esse estudo propõe uma nova abordagem pra manter o aprendizado em sistemas de IA.

Um novo método melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço por meio de previsões condicionais de ação.

Uma nova abordagem melhora a eficiência de aprendizado em ambientes de aprendizado por reforço.

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

Analisando o impacto das funções de ativação periódicas na eficiência da aprendizagem e na generalização.

Uma nova abordagem ajuda as redes neurais a aprender com dados que mudam sem esquecer o que já aprenderam antes.