Emmanuel Rachelson

Um novo framework melhora a otimização em aprendizado de máquina usando informações de comportamento.

Apresentando o ExpectRL pra lidar com a superestimação no Aprendizado por Reforço usando expectis.

Um novo padrão pra testar métodos de aprendizado por reforço robustos em vários ambientes.

Pesquisadores melhoram o aprendizado por reforço com um novo framework para ambientes incertos.

O método LEADS melhora a diversidade de habilidades pra uma melhor exploração de IA.

SGDrop ajuda as CNNs a aprenderem melhor com dados limitados, ampliando seu foco.

A RAMP ajuda os agentes a explorar novos caminhos para uma aprendizagem melhor.