• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht скачать в хорошем качестве

Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht 4 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction - Stefano Albrecht

Speaker: Dr Stefano V. Albrecht School of Informatics, University of Edinburgh Date: 20th October 2021 Title: Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction Abstract: Our group specialises in developing machine learning algorithms, specifically deep reinforcement learning, to enable autonomous agents to interact with other agents (e.g. cooperate, compete) to solve a given task. Questions we tackle include: How can multiple agents learn together to solve a given task in a scalable and robust way? How can a single agent learn to collaborate effectively in a team in which other agents may have diverse types and may enter/leave at any time? I will also give a glimpse into our research with UK-based company Five AI on developing safe, interpretable planning and prediction algorithms for autonomous driving in urban environments.

Comments
  • Factored Value Functions for Cooperative MARL - Shimon Whiteson and Tabish Rashid 4 года назад
    Factored Value Functions for Cooperative MARL - Shimon Whiteson and Tabish Rashid
    Опубликовано: 4 года назад
  • Stefano V. Albrecht - From Deep Reinforcement Learning to LLM-based Agents 1 год назад
    Stefano V. Albrecht - From Deep Reinforcement Learning to LLM-based Agents
    Опубликовано: 1 год назад
  • Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley 10 месяцев назад
    Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин 10 дней назад
    Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин
    Опубликовано: 10 дней назад
  • ЛЕКЦИЯ ПРО НАДЁЖНЫЕ ШИФРЫ НА КОНФЕРЕНЦИИ БАЗОВЫХ ШКОЛ РАН В ТРОИЦКЕ 7 дней назад
    ЛЕКЦИЯ ПРО НАДЁЖНЫЕ ШИФРЫ НА КОНФЕРЕНЦИИ БАЗОВЫХ ШКОЛ РАН В ТРОИЦКЕ
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Задача из вступительных Стэнфорда 2 года назад
    Задача из вступительных Стэнфорда
    Опубликовано: 2 года назад
  • Deep Q-Network & Dueling network architectures for deep reinforcement learning 7 лет назад
    Deep Q-Network & Dueling network architectures for deep reinforcement learning
    Опубликовано: 7 лет назад
  • SESSION 1 | Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches | IIIA-CSIC Course 1 год назад
    SESSION 1 | Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches | IIIA-CSIC Course
    Опубликовано: 1 год назад
  • Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке 5 лет назад
    Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке
    Опубликовано: 5 лет назад
  • The FASTEST introduction to Reinforcement Learning on the internet 1 год назад
    The FASTEST introduction to Reinforcement Learning on the internet
    Опубликовано: 1 год назад
  • Reinforcement Learning (RL) for LLMs 10 месяцев назад
    Reinforcement Learning (RL) for LLMs
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning 3 года назад
    Introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning
    Опубликовано: 3 года назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Robot Learning 2025: Foundational Models for Robotics and Scaling DeepRL 11 месяцев назад
    Robot Learning 2025: Foundational Models for Robotics and Scaling DeepRL
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Что такое квантовая теория 13 лет назад
    Что такое квантовая теория
    Опубликовано: 13 лет назад
  • 12. Теорема Пуанкаре - Перельмана 4 года назад
    12. Теорема Пуанкаре - Перельмана
    Опубликовано: 4 года назад
  • Обучение с подкреплением с нуля 2 года назад
    Обучение с подкреплением с нуля
    Опубликовано: 2 года назад
  • Open Problems in Cooperative AI - Allan Dafoe and Edward Hughes 4 года назад
    Open Problems in Cooperative AI - Allan Dafoe and Edward Hughes
    Опубликовано: 4 года назад
  • Топ-15 технологий, которые перевернут 2027 год 7 дней назад
    Топ-15 технологий, которые перевернут 2027 год
    Опубликовано: 7 дней назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5