De la geometría a la dinámica: aprendizaje con datos escasos
Nuevo enfoque combina geometría y control estocástico para aprender dinámicas de sistemas con datos escasos. ¡Resultados superiores!
#control estocástico
De Ticks a Flujos: Aprendizaje por Refuerzo en Entornos Continuos
Nuevo marco teórico para aprendizaje por refuerzo en entornos continuos: procesos estocásticos y ecuaciones diferenciales. Mejora tu comprensión de RL.
Control regularizado con KL bien planteado vía divergencias Wasserstein y Kalman-Wasserstein
Nuevas divergencias Wasserstein y Kalman-Wasserstein mejoran el control KL, ofreciendo soluciones estables incluso con ruido bajo: doble integrador y cart-pole.