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J
Jung In Kim
korea university
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DynaMIX: Sample-Efficient Multi Agent Reinforcement Learning with Multi-step Temporal Forward Dynamics Modeling
DynaMIX: 基于多步时序前向动力学建模的样本高效多智能体强化学习
ADVANCES AND TRENDS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. THEORY AND APPLICATIONS, IEA/AIE 2025, PT I
IF
0
2026-01-01
0
PRE
AI
Kim, Jung In; Kim, Seoung Bum
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D-QMIX: multi-step sequential forward dynamics modeling with global state and self-attention for sample-efficient multi-agent reinforcement learning
D-QMIX:一种基于全局状态和自注意力机制的、用于样本高效多智能体强化学习的多步序列前向动力学建模
INFORMATION SCIENCES
IF
6.8
2025-11-01
0
PRE
AI
Kim, Jung In; Kim, Seoung Bum
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合作学者
合作期刊
S
Seoung Bum Kim
H 指数: 33 · 论文数: 292
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