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Reinforcement Learning (RL) hat sich lange Zeit auf reine Zahlenwerte als Belohnung beschränkt, wodurch die reichhaltige semantische Inform…

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird das NVMDP‑Framework vorgestellt, das klassische Markov‑Entscheidungsprozesse (MDPs…

In einer wegweisenden Studie aus dem arXiv-Repository wird gezeigt, wie Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) die Ressourcenoptimierung…

In einer neuen Studie wurden die Energie- und CO₂‑Emissionen von sieben modernen Deep‑Reinforcement‑Learning‑Algorithmen – DQN, TRPO, A2C…

In einer wegweisenden Veröffentlichung aus dem arXiv‑Repository präsentiert ein internationales Forschungsteam das Modell GUI‑Owl, das als…

In einer neuen Veröffentlichung aus der KI‑Forschung wird untersucht, wie Trust‑Region‑Optimierungsverfahren wie TRPO und PPO in Umgebungen…