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Trabalho de evento
Differentiable planning with indefinite horizon (2022)
Dias, Daniel Baptista; Barros, Leliane Nunes de ; Delgado, Karina Valdivia ; Mauá, Denis Deratani
Source: Anais. Conference titles: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidades: IME, EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS DE MARKOV, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
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ABNT
DIAS, Daniel Baptista et al. Differentiable planning with indefinite horizon. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Dias, D. B., Barros, L. N. de, Delgado, K. V., & Mauá, D. D. (2022). Differentiable planning with indefinite horizon. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2022.227974
NLM
Dias DB, Barros LN de, Delgado KV, Mauá DD. Differentiable planning with indefinite horizon [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974
Vancouver
Dias DB, Barros LN de, Delgado KV, Mauá DD. Differentiable planning with indefinite horizon [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974
Trabalho de evento
Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study (2022)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Assunto: CONTROLE ÓTIMO
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ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BARROS, Leliane Nunes de e MAUÁ, Denis Deratani. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Lovatto, Â. G., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2022). Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21689-3_3
NLM
Lovatto ÂG, Barros LN de, Mauá DD. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
Vancouver
Lovatto ÂG, Barros LN de, Mauá DD. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
Monografia/livro-revisao tecnica
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica] (2022)
Silva, Flávio Soares Corrêa da (Revisor) ; Mauá, Denis Deratani (Revisor) ; Barros, Leliane Nunes de (Revisor) ; Wassermann, Renata (Revisor)
Unidade: IME
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. . Rio de Janeiro: GEN/LTC. . Acesso em: 04 nov. 2024. , 2022
APA
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. (2022). Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. Rio de Janeiro: GEN/LTC.
NLM
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ]
Vancouver
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ]
Trabalho de evento
Differentiable planning for optimal liquidation (2022)
Pennacchio, Alan Assis; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Anais. Conference titles: Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance - BWAIF. Unidade: IME
Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FINANÇAS, COMPUTAÇÃO APLICADA
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ABNT
PENNACCHIO, Alan Assis e BARROS, Leliane Nunes de e MAUÁ, Denis Deratani. Differentiable planning for optimal liquidation. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Pennacchio, A. A., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2022). Differentiable planning for optimal liquidation. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/bwaif.2022.223144
NLM
Pennacchio AA, Barros LN de, Mauá DD. Differentiable planning for optimal liquidation [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144
Vancouver
Pennacchio AA, Barros LN de, Mauá DD. Differentiable planning for optimal liquidation [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144
Artigo de periodico
Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget (2021)
Moreira, Daniel Augusto de Melo; Delgado, Karina Valdivia ; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EACH, IME
Subjects: PESQUISA OPERACIONAL, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, PROCESSOS DE MARKOV, TEORIA DOS JOGOS, TEORIA DA DECISÃO
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ABNT
MOREIRA, Daniel Augusto de Melo et al. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. International Journal of Approximate Reasoning, v. 139, p. 143-165, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Moreira, D. A. de M., Delgado, K. V., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2021). Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. International Journal of Approximate Reasoning, 139, 143-165. doi:10.1016/j.ijar.2021.09.003
NLM
Moreira DA de M, Delgado KV, Barros LN de, Mauá DD. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 139 143-165.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Vancouver
Moreira DA de M, Delgado KV, Barros LN de, Mauá DD. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 139 143-165.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Tese (Doutorado)
Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation (2021)
Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de (Orientador) ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
BUENO, Thiago Pereira. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Bueno, T. P. (2021). Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
NLM
Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
Vancouver
Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
Trabalho de evento
Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning (2020)
Fernandez, Milton Condori; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Delgado, Karina Valdivia ; Silva, Valdinei Freire da
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EACH
Subjects: PROBABILIDADE, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ANÁLISE DE RISCO
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ABNT
FERNANDEZ, Milton Condori et al. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Fernandez, M. C., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., Delgado, K. V., & Silva, V. F. da. (2020). Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_7
NLM
Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Vancouver
Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Trabalho de evento
On the performance of planning through backpropagation (2020)
Scaroni, Renato; Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, COMPUTAÇÃO APLICADA, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
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ABNT
SCARONI, Renato et al. On the performance of planning through backpropagation. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_8. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Scaroni, R., Bueno, T. P., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2020). On the performance of planning through backpropagation. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_8
NLM
Scaroni R, Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD. On the performance of planning through backpropagation [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_8
Vancouver
Scaroni R, Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD. On the performance of planning through backpropagation [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_8
Trabalho de evento
Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice (2020)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Bueno, Thiago Pereira ; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Neural Information Processing Systems - NeurIPS. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS DE APRENDIZAGEM
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ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório et al. Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice. 2020, Anais.. San Diego: NeurIPS, 2020. Disponível em: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Lovatto, Â. G., Bueno, T. P., Mauá, D. D., & Barros, L. N. de. (2020). Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice. In Proceedings. San Diego: NeurIPS. Recuperado de https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4
NLM
Lovatto ÂG, Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de. Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4
Vancouver
Lovatto ÂG, Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de. Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4
Trabalho de evento
A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 (2020)
Thomaz, Guilherme Yambanis ; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: IME
Subjects: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, REDES COMPLEXAS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
THOMAZ, Guilherme Yambanis e MAUÁ, Denis Deratani e BARROS, Leliane Nunes de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Thomaz, G. Y., Mauá, D. D., & Barros, L. N. de. (2020). A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12132
NLM
Thomaz GY, Mauá DD, Barros LN de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132
Vancouver
Thomaz GY, Mauá DD, Barros LN de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132
Trabalho de evento
Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains (2019)
Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Sanner, Scott
Source: Proceedings. Conference titles: AAAI Conference on Artificial Intelligence. Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUENO, Thiago Pereira et al. Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains. 2019, Anais.. Palo Alto: AAAI, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017530. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Bueno, T. P., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., & Sanner, S. (2019). Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains. In Proceedings. Palo Alto: AAAI. doi:10.1609/aaai.v33i01.33017530
NLM
Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD, Sanner S. Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017530
Vancouver
Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD, Sanner S. Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017530
Trabalho de evento
When a robot reaches out for human help (2018)
Andrés, Ignasi; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Simão, Thiago Dias
Source: Proceedings. Conference titles: Ibero-American Conference on Artificial Intelligence - IBERAMIA. Unidade: IME
Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROBABILIDADE, INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR
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ABNT
ANDRÉS, Ignasi et al. When a robot reaches out for human help. 2018, Anais.. Cham: Springer, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_23. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Andrés, I., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., & Simão, T. D. (2018). When a robot reaches out for human help. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-03928-8_23
NLM
Andrés I, Barros LN de, Mauá DD, Simão TD. When a robot reaches out for human help [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_23
Vancouver
Andrés I, Barros LN de, Mauá DD, Simão TD. When a robot reaches out for human help [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_23
Trabalho de evento
Markov decision processes specified by probabilistic logic programming: representation and solution (2017)
Bueno, Thiago Pereira; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de ; Cozman, Fabio Gagliardi
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EP
Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROGRAMAÇÃO LÓGICA, TOMADA DE DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUENO, Thiago Pereira et al. Markov decision processes specified by probabilistic logic programming: representation and solution. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.068. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Bueno, T. P., Mauá, D. D., Barros, L. N. de, & Cozman, F. G. (2017). Markov decision processes specified by probabilistic logic programming: representation and solution. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2016.068
NLM
Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de, Cozman FG. Markov decision processes specified by probabilistic logic programming: representation and solution [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.068
Vancouver
Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de, Cozman FG. Markov decision processes specified by probabilistic logic programming: representation and solution [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.068
Trabalho de evento-anais periodico
Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming (2017)
Bueno, Thiago Pereira; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de ; Cozman, Fabio Gagliardi
Source: PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Conference titles: International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications - ISIPTA. Unidades: IME, EP
Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROGRAMAÇÃO LÓGICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUENO, Thiago Pereira et al. Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html. Acesso em: 04 nov. 2024. , 2017
APA
Bueno, T. P., Mauá, D. D., Barros, L. N. de, & Cozman, F. G. (2017). Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html
NLM
Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de, Cozman FG. Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming [Internet]. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. 2017 ;( 62): 49-60.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html
Vancouver
Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de, Cozman FG. Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming [Internet]. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. 2017 ;( 62): 49-60.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html

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