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Conjuntos de agentes diversos em aprendizado de máquina enfrentam desafios de desempenho, destacando a maldição da diversidade.

O centramento de recompensas aumenta a eficácia dos algoritmos de aprendizado por reforço.

A Diamond usa modelos de difusão pra melhorar a eficiência do treinamento de IA.

Um método novo melhora a adaptabilidade de agentes em ambientes diferentes sem tarefas específicas.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado em MDPs de recompensa média com horizonte infinito.

Este artigo examina o uso de aprendizado TD em transformadores para aprendizado em contexto.

SADA melhora a estabilidade do treinamento em aprendizado de reforço visual com técnicas avançadas de aumento de dados.

Apresentando uma nova abordagem para aprendizado por reforço offline pra tomar decisões melhores.

Estudo revela novas técnicas pra aprendizado contínuo em ambientes complexos.

Um novo método melhora a avaliação de modelos de aprendizado por reforço com políticas determinísticas.

LAGMA melhora a cooperação entre múltiplos agentes e a eficiência do aprendizado através de uma orientação de objetivos.

Uma nova abordagem para aprendizado por reforço offline melhora o aprendizado de políticas usando modelos de difusão.

DART melhora a tomada de decisão de agentes de aprendizado de máquina em ambientes de jogos.

Um método pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço usando aprendizado de representação.

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

Um novo método melhora o aprendizado de máquina ao se adaptar a cenários em tempo real.

Um novo modelo melhora a tomada de decisão em ambientes dinâmicos com múltiplos agentes.

Apresentando o Ludor, uma estrutura que melhora o aprendizado por reforço offline através da transferência de conhecimento.

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.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado de computador em jogos competitivos.

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

Explorando o papel da computação quântica em melhorar a eficiência do aprendizado multiagente.

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

Explore os princípios e aplicações da aproximação estocástica em ambientes incertos.

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.

Inferência de caixa delimitadora melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço baseado em modelo.

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

Um novo método melhora a adaptabilidade na aprendizagem em ambientes complexos.

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.

Este artigo analisa o Gradiente Natural de Política para uma tomada de decisão eficiente em grandes espaços de estado.

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