Self-Imitation Learning from Demonstrations

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

30 июня 2026 г.

Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью

Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.

30 июня 2026 г.

«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»

Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

30 июня 2026 г.

Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам

Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Self-Imitation Learning from Demonstrations

Иванов Д. И., Пшихачев Г. А., Егоров В. С., Шпильман А. А.

Язык: английский

Ключевые слова: deep reinforcement learning

В книге

NeurIPS'2021 Deep Reinforcement Learning Workshop

[б.и.], 2021.

Learning-Based UAV–RIS Secure Communication Under Eavesdropper Location Uncertainty

Ehab S. Suleiman, Ali J. Dayoub, , in: Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE).: IEEE, 2026. Ch. 165 P. 1–6.

Добавлено: 30 апреля 2026 г.

Optical stabilization for laser communication satellite systems through proportional–integral–derivative (PID) control and reinforcement learning approach

Бахшалиев Р. М., Reutov A., Vorobey S. и др., Review of Scientific Instruments 2025 Vol. 96 No. 3

Добавлено: 13 мая 2025 г.

Optimization of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach

Ибрахим А., Деркач Д. А., Petrenko A. и др., Physics of Particles and Nuclei 2025 Vol. 56 No. 6 P. 1476–1481

Добавлено: 16 марта 2025 г.

Adaptive Algorithm for Selecting the Optimal Trading Strategy Based on Reinforcement Learning for Managing a Hedge Fund

Belyakov B., Сизых Д. С., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 189047–189063

В управлении хедж-фондами способность динамически выбирать оптимальные торговые стратегии имеет первостепенное значение для максимизации доходности и снижения риска. В этой статье представлен новаторский подход, который интегрирует обучение с подкреплением (RL), в частности алгоритм оптимизации проксимальной политики (PPO), в процесс выбора стратегии для управления хедж-фондами. Наша модель рассматривает разнообразный спектр стратегий, включая возврат к среднему и ...

Добавлено: 15 января 2025 г.

Improving GFlowNets with Monte Carlo Tree Search

Морозов Н. В., Тяпкин Д. Н., Самсонов С. В. и др., , in: ICML 2024 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling.: OpenReview, 2024.

Добавлено: 24 октября 2024 г.

When to Switch: Planning and Learning for Partially Observable Multi-Agent Pathfinding

Skrynnik A., Andreychuk A., Яковлев К. С. и др., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024 Vol. 35 No. 12 P. 17411–17424

Добавлено: 4 декабря 2023 г.

Dealing With Sparse Rewards Using Graph Neural Networks

Gerasyov Matvey, Макаров И. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 89180–89187

Добавлено: 28 августа 2023 г.

Artificial Intelligence and Mathematical Models of Power Grids Driven by Renewable Energy Sources: A Survey

Сринивасан С., Kumarasamy S., Andreadakis Z. и др., Energies 2023 Vol. 16 No. 14 Article 5383

Добавлено: 17 июля 2023 г.

Maximum Entropy Model-based Reinforcement Learning

Свидченко О. А., Шпильман А. А., , in: NeurIPS'2021 Deep Reinforcement Learning Workshop.: [б.и.], 2021.