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O Q-learning 2RA melhora o aprendizado de máquina reduzindo o viés e acelerando o aprendizado.

SeMOPO melhora o aprendizado a partir de dados de baixa qualidade, separando informações úteis do barulho.

O dataset XLand-100B dá uma força pro aprendizado por reforço em contexto, com vários exemplos de tarefas.

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

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Novas abordagens melhoram a resiliência dos controladores de RL em ambientes incertos.

Ambientes sintéticos melhoram a eficiência e o desempenho do treinamento de agentes de RL.

Soft-QMIX combina QMIX e máxima entropia pra melhorar a cooperação entre os agentes.

Uma nova estrutura melhora a compreensão do aprendizado de agentes em ambientes complexos.

SiT melhora a capacidade dos agentes de generalizar em aprendizado por reforço através de simetria e atenção.

Novo framework mistura recompensas e limites em aprendizado por reforço.

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Um novo método pra definir recompensas pra agentes de aprendizado por reforço usando modelos de linguagem.

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Como Misturas de Especialistas melhoram o desempenho em tarefas de Aprendizado Reforçado Profundo.

Um novo método melhora o aprendizado por reforço profundo otimizando hiperparâmetros e funções de recompensa simultaneamente.

Modelos de mundo melhoram o treinamento de IA simulando ambientes para um aprendizado mais rápido.

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Uma nova abordagem pra melhorar o Q-learning em ambientes contínuos usando modelos simbólicos.

O SAC-BBF combina SAC e Rainbow pra ter um aprendizado melhor em espaços de ação discretos.

Políticas sequenciais melhoram o desempenho na configuração de algoritmos dinâmicos com escolhas interligadas.

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

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em tarefas de reforço.

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Um novo framework melhora o aprendizado dos agentes ao focar em relações causais.

Apresentando a Exploração Latente Aleatória: uma nova maneira de melhorar a exploração dos agentes.

Apresentando o PG-Rainbow, um novo algoritmo que melhora a tomada de decisões na IA.

Esse estudo avalia o impacto de extratores de características visuais nas tarefas de aprendizado de robôs.

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