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Dissertação (Mestrado)
Risk-sensitive differentiable planning (2025)
Pennacchio, Alan Assis; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, GERAÇÃO DE PLANOS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
PENNACCHIO, Alan Assis. Risk-sensitive differentiable planning. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-07042025-214100/. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Pennacchio, A. A. (2025). Risk-sensitive differentiable planning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-07042025-214100/
NLM
Pennacchio AA. Risk-sensitive differentiable planning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-07042025-214100/
Vancouver
Pennacchio AA. Risk-sensitive differentiable planning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-07042025-214100/
Dissertação (Mestrado)
Learning generalized policies for Markov decision processes with imprecise probabilities (2024)
Moukarzel, Luiz Ekke; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: REDES NEURAIS, PROBABILIDADE, PROCESSOS DE MARKOV, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MOUKARZEL, Luiz Ekke. Learning generalized policies for Markov decision processes with imprecise probabilities. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16122024-154940/. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Moukarzel, L. E. (2024). Learning generalized policies for Markov decision processes with imprecise probabilities (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16122024-154940/
NLM
Moukarzel LE. Learning generalized policies for Markov decision processes with imprecise probabilities [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16122024-154940/
Vancouver
Moukarzel LE. Learning generalized policies for Markov decision processes with imprecise probabilities [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16122024-154940/
Trabalho de evento
Specifying preferences over policies using branching time temporal logic (2023)
Machado, Warlles Carlos Costa; Santos, Viviane Bonadia dos ; Barros, Leliane Nunes de ; Menezes, Maria Viviane de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - (BRACIS). Unidade: IME
Assunto: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
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ABNT
MACHADO, Warlles Carlos Costa et al. Specifying preferences over policies using branching time temporal logic. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_9. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Machado, W. C. C., Santos, V. B. dos, Barros, L. N. de, & Menezes, M. V. de. (2023). Specifying preferences over policies using branching time temporal logic. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45368-7_9
NLM
Machado WCC, Santos VB dos, Barros LN de, Menezes MV de. Specifying preferences over policies using branching time temporal logic [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_9
Vancouver
Machado WCC, Santos VB dos, Barros LN de, Menezes MV de. Specifying preferences over policies using branching time temporal logic [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_9
Trabalho de evento
Symbolic FOND planning for temporally extended goals (2022)
Santos, Viviane Bonadia dos ; Barros, Leliane Nunes de ; Pereira, Silvio do Lago; Menezes, Maria Viviane de
Source: Workshop. Conference titles: International Conference on Automated Planning and Scheduling - ICAPS. Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
SANTOS, Viviane Bonadia dos et al. Symbolic FOND planning for temporally extended goals. 2022, Anais.. Singapore: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Santos, V. B. dos, Barros, L. N. de, Pereira, S. do L., & Menezes, M. V. de. (2022). Symbolic FOND planning for temporally extended goals. In Workshop. Singapore: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf
NLM
Santos VB dos, Barros LN de, Pereira S do L, Menezes MV de. Symbolic FOND planning for temporally extended goals [Internet]. Workshop. 2022 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf
Vancouver
Santos VB dos, Barros LN de, Pereira S do L, Menezes MV de. Symbolic FOND planning for temporally extended goals [Internet]. Workshop. 2022 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas (2022)
Pastor, Henrique Dias; Delgado, Karina Valdivia ; Silva, Valdinei Freire da ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Conference titles: National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Unidades: EACH, IME
Subjects: RISCO, PROCESSOS DE MARKOV, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, POLÍTICA DE SAÚDE, VACINAÇÃO
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ABNT
PASTOR, Henrique Dias et al. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062. Acesso em: 28 abr. 2025. , 2022
APA
Pastor, H. D., Delgado, K. V., Silva, V. F. da, & Barros, L. N. de. (2022). Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/eniac.2022.227062
NLM
Pastor HD, Delgado KV, Silva VF da, Barros LN de. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 210-221.[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062
Vancouver
Pastor HD, Delgado KV, Silva VF da, Barros LN de. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 210-221.[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974
Dissertação (Mestrado)
Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments (2022)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Lovatto, Â. G. (2022). Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/
NLM
Lovatto ÂG. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments [Internet]. 2022 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/
Vancouver
Lovatto ÂG. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments [Internet]. 2022 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] 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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ABNT
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. . Rio de Janeiro: GEN/LTC. . Acesso em: 28 abr. 2025. , 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 2025 abr. 28 ]
Vancouver
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. 2022 ;[citado 2025 abr. 28 ]
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144
Trabalho de evento
Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments (2021)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Bueno, Thiago Pereira ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BUENO, Thiago Pereira e BARROS, Leliane Nunes de. Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments. 2021, Anais.. Cham: Springer, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_3. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Lovatto, Â. G., Bueno, T. P., & Barros, L. N. de. (2021). Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91702-9_3
NLM
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_3
Vancouver
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_3
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Dissertação (Mestrado)
Compressão de modelos em transferência de aprendizado de máquina (2021)
Moraes, Paula Kintschev Santana de; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORAES, Paula Kintschev Santana de. Compressão de modelos em transferência de aprendizado de máquina. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09022022-083513/. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Moraes, P. K. S. de. (2021). Compressão de modelos em transferência de aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09022022-083513/
NLM
Moraes PKS de. Compressão de modelos em transferência de aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09022022-083513/
Vancouver
Moraes PKS de. Compressão de modelos em transferência de aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09022022-083513/
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
Parte de monografia/livro
Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil (2021)
Costa, Anna Helena Reali ; Barros, Leliane Nunes de ; Rezende, Solange Oliveira ; Sichman, Jaime S. ; Munhoz, Hugo Neri
Source: Inteligência artificial : avanços e tendências. Unidades: EP, IME, ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Anna Helena Reali et al. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil. Inteligência artificial : avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Costa, A. H. R., Barros, L. N. de, Rezende, S. O., Sichman, J. S., & Munhoz, H. N. (2021). Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil. In Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131
NLM
Costa AHR, Barros LN de, Rezende SO, Sichman JS, Munhoz HN. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. [citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131
Vancouver
Costa AHR, Barros LN de, Rezende SO, Sichman JS, Munhoz HN. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. [citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Trabalho de evento
Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas (2020)
Pastor, Henrique Dias; Silva, Valdinei Freire da ; Barros, Leliane Nunes de ; Delgado, Karina Valdivia
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Unidades: EACH, IME
Subjects: RISCO, PROCESSOS DE MARKOV, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, POLÍTICA DE SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PASTOR, Henrique Dias et al. Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12143. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Pastor, H. D., Silva, V. F. da, Barros, L. N. de, & Delgado, K. V. (2020). Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12143
NLM
Pastor HD, Silva VF da, Barros LN de, Delgado KV. Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12143
Vancouver
Pastor HD, Silva VF da, Barros LN de, Delgado KV. Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12143
Dissertação (Mestrado)
Heuristics based on projection occupation measures for probabilistic planning with dead-ends and risk (2020)
Fernandez, Milton Condori; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: HEURÍSTICA, PROBABILIDADE, ANÁLISE DE RISCO
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ABNT
FERNANDEZ, Milton Condori. Heuristics based on projection occupation measures for probabilistic planning with dead-ends and risk. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-30062021-195910/. Acesso em: 28 abr. 2025.
APA
Fernandez, M. C. (2020). Heuristics based on projection occupation measures for probabilistic planning with dead-ends and risk (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-30062021-195910/
NLM
Fernandez MC. Heuristics based on projection occupation measures for probabilistic planning with dead-ends and risk [Internet]. 2020 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-30062021-195910/
Vancouver
Fernandez MC. Heuristics based on projection occupation measures for probabilistic planning with dead-ends and risk [Internet]. 2020 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-30062021-195910/
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 28 abr. 2025.
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 2025 abr. 28 ] 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 2025 abr. 28 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4

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