Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Arriojas, Argenis"'
In the field of reinforcement learning (RL), agents are often tasked with solving a variety of problems differing only in their reward functions. In order to quickly obtain solutions to unseen problems with new reward functions, a popular approach in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.02557
In reinforcement learning (RL), the ability to utilize prior knowledge from previously solved tasks can allow agents to quickly solve new problems. In some cases, these new problems may be approximately solved by composing the solutions of previously
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.01174
Publikováno v:
Phys. Rev. Research 5, 023085 (2023)
Reinforcement learning (RL) is an important field of research in machine learning that is increasingly being applied to complex optimization problems in physics. In parallel, concepts from physics have contributed to important advances in RL with dev
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.03931
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.