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.
#garantías de muestra
Calibración de la Robustez en Decisiones mediante Control de Riesgo Conformal Inverso
Aprende a calibrar la robustez en tus decisiones con garantías de muestra finita mediante control de riesgo conforme inverso. Optimiza el equilibrio entre coste y riesgo.
Transporte Óptimo con Restricciones de Equidad de Grupo
Descubre cómo el transporte óptimo puede ser justo para grupos. Nuevo algoritmo Sinkhorn, relajaciones y equilibrio entre equidad y coste.
Análisis teórico de Engression y Reverse Markov Engression
Descubre los nuevos límites de convergencia no asintóticos para Engression y Reverse Markov Engression. Resultados casi óptimos para aprendizaje de distribuciones condicionales con redes profundas.