Curriculum learning improves compositionality of reinforcement learning agent across concept classes
The compositional structure afforded by language allows humans to decompose complex phrases and map them to novel visual concepts, demonstrating flexible intelligence. Although there have been several algorithms that can demonstrate compositionality, they do not give us insights on how humans learn...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Lin, Zijun |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Wen Bihan |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/176294 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Goal modelling for deep reinforcement learning agents
بواسطة: Leung, Jonathan, وآخرون
منشور في: (2022) -
Guaranteed hierarchical reinforcement learning
بواسطة: Ang, Riley Xile
منشور في: (2024) -
Trading with confidence: comprehensive uncertainty estimation for reinforcement learning agents
بواسطة: Li, Lin
منشور في: (2025) -
Integrating motivated learning and k-winner-take-all to coordinate multi-agent reinforcement learning
بواسطة: TENG, Teck-Hou, وآخرون
منشور في: (2014) -
Variegated 360-degree video streaming in the metaverse: tailored reinforcement learning strategies
بواسطة: Deng, Hanzhi
منشور في: (2024)