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6 décembre 2020
Poste de recherche
Échapper à l'attraction gravitationnelle de Softmax
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6 décembre 2020
Poste de recherche
Méthode de gradient de politique variationnelle pour l'apprentissage par renforcement avec des utilités générales
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30 novembre 2020
Nouvelles
Articles acceptés par Amii, ateliers et tutoriels à NeurIPS 2020
Amii est fier de partager les efforts et les réalisations de ses chercheurs lors de la 34e conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale (NeurIPS), qui se déroule cette année en ligne du 6 au 12 décembre.
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11 novembre 2020
Poste de recherche
Échantillonnage asymptotiquement optimal dirigé par l'information
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8 novembre 2020
Poste de recherche
Apprentissage par renforcement spartiate en ligne
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8 novembre 2020
Poste de recherche
La sélection de caractéristiques éparses rend l'apprentissage par renforcement par lots plus efficace en termes d'échantillons.
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31 octobre 2020
Poste de recherche
Sur l'optimalité du méta-apprentissage dans la régression à plan fixe avec régularisation biaisée pondérée
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3 octobre 2020
Poste de recherche
Limites inférieures exponentielles pour la planification dans les PDM avec des fonctions action-valeur optimales linéairement réalistes.
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14 août 2020
Nouvelles
Lecture recommandée : Comment les ordinateurs nous battent à nos propres jeux
Popular Science a récemment fait la lumière sur l'IA ludique, ainsi que sur les contributions des chercheurs d'Amii, dans son article "How computers beat us at our own games".
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6 août 2020
Poste de recherche
BubbleRank : Apprentissage en ligne sécurisé du reclassement par rétroaction implicite des clics
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25 juillet 2020
Poste de recherche
Des certificats de risque plus stricts pour les réseaux neuronaux
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15 juillet 2020
Poste de recherche
Exploration par optimisation dans le suivi partiel
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13 juillet 2020
Nouvelles
Amii à ICML 2020 : 17 articles acceptés à la première conférence ML
Amii est fier de présenter les travaux de ses chercheurs à la 37e conférence internationale sur l'apprentissage automatique (ICML).
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13 juillet 2020
Poste de recherche
Une approche plus simple de l'optimisation accélérée : la moyenne itérative rencontre l'optimisme
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12 juillet 2020
Poste de recherche
Apprentissage par renforcement basé sur un modèle avec régression ciblée sur la valeur
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30 juin 2020
Poste de recherche
Algorithmes de Bandit
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23 juin 2020
Nouvelles
Les discussions de l'heure du thé 2020 : Première semaine
Regardez les vidéos de la première semaine des "Tea Time Talks" de 2020, avec Rich Sutton, Csaba Szepesvári, Patrick Pilarski et Martha White.
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18 juin 2020
Poste de recherche
Évaluation et sélection confiantes de hors-police par pondération d'importance auto-normalisée
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9 juin 2020
Poste de recherche
Méta-apprentissage différentiable dans les bandits contextuels
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3 juin 2020
Poste de recherche
Exploration adaptative dans le bandit linéaire contextuel
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3 juin 2020
Poste de recherche
Exploration aléatoire dans les bandits linéaires généralisés
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13 mai 2020
Poste de recherche
Sur les taux de convergence globaux des méthodes de gradient de politique Softmax
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22 avril 2020
Nouvelles
Séminaires théoriques RL : mettre la théorie au premier plan
Csaba Szepesvári, boursier Amii et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Canada, s'est associé à d'autres chercheurs pour lancer la série de séminaires sur la théorie de l'apprentissage par renforcement, une série de conférences en ligne visant à accroître le partage des connaissances dans le domaine en pleine expansion de l'apprentissage par renforcement.
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19 février 2020
Poste de recherche
Apprendre avec de bonnes représentations de caractéristiques dans les bandits et dans le RL avec un modèle génératif
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