Gradiente de Póliza de Proximidad de Wasserstein
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#aprendizaje por refuerzo
La elección de la divergencia: una clave olvidada para mitigar el colapso de la diversidad en el aprendizaje por refuerzo con recompensa verificable
En este artículo se abordan estrategias para evitar el colapso de la diversidad en el aprendizaje por refuerzo, ofreciendo soluciones para mejorar este proceso en diferentes contextos educativos.
Transferencia de políticas para el aprendizaje por refuerzo en tiempo continuo: Un enfoque de ecuaciones diferenciales (aproximadas)
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Beneficios y desventajas del aprendizaje por refuerzo para la planificación de modelos de lenguaje: Una perspectiva teórica
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Modelado de recompensas a gran escala sin supervisión humana
Modelado de recompensas a gran escala para optimizar estrategias de incentivos y lograr resultados efectivos en diferentes áreas de negocio.
Callar al juez: Aprendizaje por refuerzo con autocomprobación a través del agrupamiento geométrico latente
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MDPs Robustos de Recompensa Promedio No Rectangulares: Políticas Óptimas y sus Valores Transitorios
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