Representaciones Laplacianas para Planificación en Tiempo de Decisión
Descubre cómo las representaciones Laplacianas mejoran la planificación en tiempo de decisión en RL, descomponiendo problemas complejos en subobjetivos. El algo
#rl basado en modelo
Robustez post-hoc para aprendizaje por refuerzo basado en modelos
Mejora la robustez de agentes de RL en inferencia sin entrenar, usando control predictivo con rollouts adversariales y mitigando problemas fuera de distribución.