Aprendizaje por Refuerzo Multimodal
El Aprendizaje por Refuerzo Multimodal (Multimodal Reinforcement Learning) entrena agentes para tomar decisiones secuenciales percibiendo e integrando múltiples modalidades de entrada — como píxeles brutos, instrucciones de lenguaje, audio y sensores propioceptivos — simultáneamente. En lugar de actuar sobre un único flujo de datos, el agente fusiona señales heterogéneas en una representación de estado unificada y aprende una política a través de la retroalimentación de recompensas del entorno.
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Reinforcement Learning (Multi-Sensory RL Agent Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/multimodal-reinforcement-learning
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