Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Pesce, Emanuele"'
Autor:
Pesce, Emanuele, Montana, Giovanni
Publikováno v:
Machine Learning (December 2022)
In artificial multi-agent systems, the ability to learn collaborative policies is predicated upon the agents' communication skills: they must be able to encode the information received from the environment and learn how to share it with other agents
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.05233
Autor:
Pesce, Emanuele, Montana, Giovanni
Publikováno v:
Machine Learning (2020)
Deep reinforcement learning algorithms have recently been used to train multiple interacting agents in a centralised manner whilst keeping their execution decentralised. When the agents can only acquire partial observations and are faced with tasks r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.03887
Autor:
Pesce, Emanuele, Ypsilantis, Petros-Pavlos, Withey, Samuel, Bakewell, Robert, Goh, Vicky, Montana, Giovanni
Publikováno v:
Medical Image Analysis, Vol. 53, pag. 26-38, 2019
Machine learning approaches hold great potential for the automated detection of lung nodules in chest radiographs, but training the algorithms requires vary large amounts of manually annotated images, which are difficult to obtain. Weak labels indica
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1712.00996
Network theory provides a principled abstraction of the human brain: reducing a complex system into a simpler representation from which to investigate brain organisation. Recent advancement in the neuroimaging field are towards representing brain con
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1604.08912
Autor:
Pesce, Emanuele, Joseph Withey, Samuel, Ypsilantis, Petros-Pavlos, Bakewell, Robert, Goh, Vicky, Montana, Giovanni
Publikováno v:
In Medical Image Analysis April 2019 53:26-38
Benchmarking Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Cooperative Missions of Unmanned Aerial Vehicles Emanuele Pesce, Ramon Dalmau, Luke Owen and Giovanni Montana
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::68c641ee0c9cecad44ef90891427d9e4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pesce, Emanuele, Montana, Giovanni
Publikováno v:
Machine Learning; Feb2023, Vol. 112 Issue 2, p483-514, 32p
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.