Convergencia en tiempo finito del Q-learning robusto distribucional
Descubre cómo el Q-learning robusto con aproximación lineal converge en tiempo finito bajo incertidumbre chi-cuadrado, usando solo trayectorias markovianas.
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Descubre cómo los algoritmos de gradiente de política en tiempo continuo mejoran la robustez en MDPs, con convergencia lineal y menor complejidad muestral.
Novedoso aprendizaje por refuerzo robusto con currículo adaptativo protege UAV contra suplantación GNSS, logrando 100% éxito.