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Dissertação (Mestrado)
Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis (2023)
Pereira Neto, Eduardo Lopes; Delgado, Karina Valdivia (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA NETO, Eduardo Lopes. Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/. Acesso em: 20 jan. 2026.
APA
Pereira Neto, E. L. (2023). Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/
NLM
Pereira Neto EL. Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/
Vancouver
Pereira Neto EL. Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/
Dissertação (Mestrado)
Descoberta de Options Multi-tarefas: um estudo em StarCraft II (2023)
Gomes, Eric Muszalska Claro; Silva, Valdinei Freire da (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, JOGOS DE COMPUTADOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GOMES, Eric Muszalska Claro. Descoberta de Options Multi-tarefas: um estudo em StarCraft II. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01062023-160931/. Acesso em: 20 jan. 2026.
APA
Gomes, E. M. C. (2023). Descoberta de Options Multi-tarefas: um estudo em StarCraft II (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01062023-160931/
NLM
Gomes EMC. Descoberta de Options Multi-tarefas: um estudo em StarCraft II [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01062023-160931/
Vancouver
Gomes EMC. Descoberta de Options Multi-tarefas: um estudo em StarCraft II [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01062023-160931/
Dissertação (Mestrado)
Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders (2022)
Melo, Fernando Danilo de; Rodrigues Neto, Camilo (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MERCADO FINANCEIRO, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MELO, Fernando Danilo de. Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/. Acesso em: 20 jan. 2026.
APA
Melo, F. D. de. (2022). Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/
NLM
Melo FD de. Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/
Vancouver
Melo FD de. Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/
Dissertação (Mestrado)
Seleção de abstração espacial no Aprendizado por Reforço avaliando o processo de aprendizagem (2017)
Silva, Cleiton Alves da; Silva, Valdinei Freire da (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Cleiton Alves da. Seleção de abstração espacial no Aprendizado por Reforço avaliando o processo de aprendizagem. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-08022018-102528/. Acesso em: 20 jan. 2026.
APA
Silva, C. A. da. (2017). Seleção de abstração espacial no Aprendizado por Reforço avaliando o processo de aprendizagem (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-08022018-102528/
NLM
Silva CA da. Seleção de abstração espacial no Aprendizado por Reforço avaliando o processo de aprendizagem [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-08022018-102528/
Vancouver
Silva CA da. Seleção de abstração espacial no Aprendizado por Reforço avaliando o processo de aprendizagem [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-08022018-102528/

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