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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.

Um novo método melhora a exploração de robôs e a conquista de objetivos através da distância temporal.

Uma visão geral dos métodos de replay de experiência e seu impacto na eficiência de aprendizado.

Esse artigo apresenta o ValueWalk, um método pra melhorar o aprendizado de computador a partir do comportamento de especialistas.

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.

O Gymnasium facilita a pesquisa em aprendizado por reforço com ambientes versáteis e ferramentas de apoio.

Uma técnica pra melhorar conjuntos de dados de treinamento e ter um desempenho melhor dos agentes.

Novos métodos melhoram a velocidade e a estabilidade na iteração de valores.

ARCLE ajuda os pesquisadores a melhorar as habilidades de resolução de problemas da IA usando aprendizado por reforço.

Novas políticas melhoram a tomada de decisão em inteligência artificial através de uma exploração flexível.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado dos agentes com sistemas de recompensas flexíveis.

Aprimorando o Policy Mirror Descent com aceleração funcional pra decisões mais rápidas.

Uma olhada em como melhorar o agendamento de trens com agentes de aprendizado contínuo.

Descubra a nova abordagem de RL baseada no modelo Morse para uma tomada de decisão eficaz.

Uma nova abordagem melhora a tomada de decisões em aprendizado por reforço ao focar em objetos.

O SUMO melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço offline ao aprimorar a estimativa de incerteza.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado em meio ao barulho em ambientes de aprendizado por reforço.

A pesquisa revela configurações avançadas para observar o crescimento da linguagem entre agentes artificiais.

Uma olhada aprofundada nas implicações de críticos centralizados em MARL.

Uma abordagem nova melhora a modelagem de erros, aprimorando a tomada de decisões em ambientes complexos.

Analisando estratégias sem arrependimento em jogos de Stackelberg para dois jogadores pra tomar decisões melhores.

Combinar estratégias de otimização melhora o aprendizado em tarefas de aprendizado por reforço.

O DuelMIX melhora a cooperação entre os agentes em ambientes de aprendizado por reforço multiagente.

Este artigo explora métodos de treinamento eficazes para agentes de aprendizado por reforço para reduzir o arrependimento.

Uma visão geral do algoritmo UCB e sua estabilidade na coleta de dados.

Uma nova estrutura melhora a eficiência de aprendizado em aprendizado por reforço visual.

Uma nova abordagem melhora os métodos de ator-crítico em aprendizado por reforço.

Novos métodos melhoram a exploração segura em sistemas de aprendizado por reforço.

Uma visão geral dos métodos CTDE em aprendizado por reforço multiagente.

Um novo modelo melhora a habilidade da IA de aprender sem esquecer.

Explorando um novo método de aproximação da função Q em aprendizado por reforço.

Um novo método melhora o desempenho de aprendizado através da persistência de ações dinâmicas.

Este estudo examina o impacto de métodos de regularização em redes de atores no RL offline.

Explorando vulnerabilidades de sistemas multiagente cooperativos a ataques de backdoor.