Artigos mais recentes para Aprendizado por Reforço

Um novo método melhora a segurança e o conforto dos carros autônomos através de modelos preditivos.

Melhorando o fluxo de tráfego com métodos modernos de controle para cruzamentos urbanos.

Um novo método mistura estratégias de dados pra melhorar a geração de texto na IA.

Um novo método pra criar resumos informais interessantes usando aprendizado por reforço offline.

Novo método melhora a precisão da extração de dados com ordem dinâmica e aprendizado por reforço.

Usando Deep Q-Learning pra ensinar carros autônomos a manter a faixa e evitar colisões.

Um novo algoritmo aumenta a adaptabilidade do aprendizado em modelos de aprendizado por reforço.

Automatizar o processo de ajuste melhora o desempenho em sistemas complexos como aceleradores de partículas.

A teoria de Koopman melhora a precisão das previsões em ambientes dinâmicos para aprendizado por reforço.

Analisando como a modelagem de recompensas melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Este estudo investiga como o feedback negativo pode melhorar a eficiência da travessia de grafos.

Um olhar sobre aprendizado seguro com múltiplos agentes em ambientes restritos.

Novos métodos melhoram a eficiência no treinamento de modelos neurais menores.

Minigrid e Miniworld são ferramentas pra testar a tomada de decisões em IA.

ShapeLinker otimiza o design de ligadores pra melhorar a eficácia de medicamentos usando aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura melhora o treino de redes neurais convolucionais em grafos através de clusterização adaptativa.

Um novo método combina algoritmos e aprendizado por reforço para o design de treliças.

Novo algoritmo N-VR-PG melhora a tomada de decisões em ambientes complexos.

O ChiPFormer melhora a eficiência da colocação de chips através de aprendizado por reforço offline.

Esse artigo fala sobre os desafios das avaliações falsas em sistemas de recomendação.

Um novo framework que usa aprendizado por reforço melhora a gestão do tráfego de rede em condições desafiadoras.

O ransomware tá evoluindo com a IA, deixando a detecção cada vez mais difícil pros sistemas de cibersegurança.

O SARC acelera o aprendizado em algoritmos ator-crítico pra tomar decisões melhores.

Este estudo analisa a dinâmica da cooperação através da perspectiva do aprendizado por reforço.

Uma olhada nos avanços e desafios dos carros autônomos.

Analisando sistemas que melhoram o tratamento de sepse em adultos usando dados.

Um estudo revela insights sobre como humanos e máquinas aprendem tarefas de maneiras diferentes.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em ambientes dinâmicos usando dados já existentes.

A IA simplifica o processo de design de motores elétricos, beneficiando engenheiros e clientes.

Usando IA pra guiar robôs pequenos na entrega precisa de remédios.

Combinando redes neurais e lógica pra resolver quebra-cabeças de Sudoku de forma eficaz.

Novos algoritmos adaptam o comportamento da IA a valores morais em evolução.

Uma nova abordagem usando aprendizado por reforço melhora a eficiência da diagonalização de estados quânticos.

Descubra como o aprendizado em lote pode melhorar as decisões de preço nas empresas.

Descubra como as recompensas moldam o aprendizado motor e a adaptação em várias tarefas.

Combinando aprendizado por reforço e Branch-and-Bound pra melhores soluções de otimização.

Novo método permite que avatares imitem movimentos humanos de forma realista em AR/VR.

Uma nova abordagem mistura imitação e aprendizado por reforço pra resultados melhores.

O R3-ProtoPNet melhora o ProtoPNet usando feedback humano pra classificar imagens melhor.

Analisando a diferença entre modelos de linguagem e inteligência de verdade.