• 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

CSL seminar: Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning скачать в хорошем качестве

CSL seminar: Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning Трансляция закончилась 3 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...
CSL seminar:  Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: CSL seminar: Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно CSL seminar: Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning 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 CSL seminar: Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning 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



CSL seminar: Marc Bellemare - Distributional reinforcement learning

Title: Distributional reinforcement learning: A richer model of agent-environment interactions Title: Distributional reinforcement learning: A richer model of agent-environment interactions Abstract: Biological and artificial agents alike benefit from treating their environment as a stochastic system. In reinforcement learning, we instantiate this principle by modelling the environment dynamics and total reward (the return) as random quantities. Where the classical treatment focuses almost exclusively on the expected return, a much richer picture emerges when we instead consider the entire distribution of returns. I will give a technical overview of the computational concerns and solutions that arise when we design agents that learn return distributions. Following this, I will review recent experimental results, from robotics to computational neuroscience, illustrating the broad benefits of studying and designing agents under the distributional lens. Bio: Marc G. Bellemare leads the reinforcement learning (RL) group at Google Research in Montreal, Canada. He is adjunct professor at McGill University and Université de Montréal, a core industry member at the Montreal Institute for Learning Algorithms (Mila), CIFAR Learning in Machines & Brains Fellow, and holds a Canada-CIFAR AI Chair. At its core, his group studies how artificial agents can be designed to operate in complex, time-evolving environments. Marc received his Ph.D. from the University of Alberta, where he developed the highly-successful Arcade Learning Environment benchmark. During his subsequent tenure at DeepMind in London, UK he made a number of pioneering developments in deep reinforcement learning, in particular proposing the distributional perspective as a richer model of agent-environment interactions.

Comments
  • CSL Seminar - Sam Gershman - Reverse engineering human exploration 2 года назад
    CSL Seminar - Sam Gershman - Reverse engineering human exploration
    Опубликовано: 2 года назад
  • A Distributional Perspective on Reinforcement Learning - Marc Bellemare 8 лет назад
    A Distributional Perspective on Reinforcement Learning - Marc Bellemare
    Опубликовано: 8 лет назад
  • CSL seminar:  Byron Boots - Machine Learning and MPC for Adaptive Robotic Systems Трансляция закончилась 3 года назад
    CSL seminar: Byron Boots - Machine Learning and MPC for Adaptive Robotic Systems
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 года назад
  • CSL seminar:  Jim Fan - MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge Трансляция закончилась 3 года назад
    CSL seminar: Jim Fan - MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 года назад
  • Обучение с подкреплением на основе моделей наконец-то работает! 2 года назад
    Обучение с подкреплением на основе моделей наконец-то работает!
    Опубликовано: 2 года назад
  • CS885 Module 5: Distributional RL 4 года назад
    CS885 Module 5: Distributional RL
    Опубликовано: 4 года назад
  • CSL seminar:  Jan Peters - Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning Трансляция закончилась 2 года назад
    CSL seminar: Jan Peters - Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • CAIDA Talk - November 18, 2020 - Marc G. Bellemare 5 лет назад
    CAIDA Talk - November 18, 2020 - Marc G. Bellemare
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Введение в методы градиента политики — глубокое обучение с подкреплением 7 лет назад
    Введение в методы градиента политики — глубокое обучение с подкреплением
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Dopamine and Reinforcement Learning (Matt Botvinick) | Lex Fridman 5 лет назад
    Dopamine and Reinforcement Learning (Matt Botvinick) | Lex Fridman
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Stanford CS25: V1 I Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling 3 года назад
    Stanford CS25: V1 I Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
    Опубликовано: 3 года назад
  • Virtual HLF 2020 – Talk: David Silver Трансляция закончилась 5 лет назад
    Virtual HLF 2020 – Talk: David Silver
    Опубликовано: Трансляция закончилась 5 лет назад
  • JNS Lecture: Will Dabney. 5 лет назад
    JNS Lecture: Will Dabney. "A Distributional Code for Value in Dopamine-Based Reinforcement Learning"
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Zhang Wei Hong Thesis Defense 2 месяца назад
    Zhang Wei Hong Thesis Defense
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Обучение с подкреплением, по книге 3 года назад
    Обучение с подкреплением, по книге
    Опубликовано: 3 года назад
  • DeepHack.RL:  Marc Bellemare - The role of density models in reinforcement learning Трансляция закончилась 8 лет назад
    DeepHack.RL: Marc Bellemare - The role of density models in reinforcement learning
    Опубликовано: Трансляция закончилась 8 лет назад
  • WSAI Americas 2019 - Google Brain, Marc G Bellemare, Research Scientist 6 лет назад
    WSAI Americas 2019 - Google Brain, Marc G Bellemare, Research Scientist
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Stanford CS224N | 2023 | Lecture 10 - Prompting, Reinforcement Learning from Human Feedback 2 года назад
    Stanford CS224N | 2023 | Lecture 10 - Prompting, Reinforcement Learning from Human Feedback
    Опубликовано: 2 года назад
  • CSL seminar:  Vikash Kumar - Physiological Motor Control Трансляция закончилась 3 года назад
    CSL seminar: Vikash Kumar - Physiological Motor Control
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 года 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

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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