Aprendizagem por Reforço Multimodal
A Aprendizagem por Reforço Multimodal treina agentes para tomar decisões sequenciais percebendo e integrando múltiplas modalidades de entrada — como pixels brutos, instruções de linguagem, áudio e sensores proprioceptivos — simultaneamente. Em vez de agir sobre um único fluxo de dados, o agente funde sinais heterogêneos em uma representação de estado unificada e aprende uma política através do feedback de recompensa ambiental.
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Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Reinforcement Learning (Multi-Sensory RL Agent Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multimodal-reinforcement-learning
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