• 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

Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents скачать в хорошем качестве

Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents 1 месяц 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...
Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents 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 Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents 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



Rich Sutton, Planning and Action Selection in Options-based Agents

Rich Sutton is here to challenge one of the biggest misconceptions in reinforcement learning. In his talk, "Planning and Action Selections in Options-based Agents," the Turing Award winner makes a bold claim: when designing AI, you should never "execute" an option to completion. You should only activate it. Why? Because the real world is unpredictable. Surprising events requires the flexibility to abandon a plan and react instantly. While options are invaluable for representing knowledge and planning at a high level, Sutton argues that committing to them is a mistake. Sutton delves into the core challenges of temporal abstraction, the limits of traditional planning methods, and the deep theoretical connections between planning and learning. He presents a new way of thinking about how agents should behave in a complex, dynamic world. Timestamps: 0:00 - Introduction and a bold claim 3:05 - Options as a mechanism for temporal abstraction 8:47 - The Common Model of the Intelligent Agent 15:56 - The agent architecture with multiple policies and value functions 23:50 - The generality of all planning methods 30:14 - The crucial difference between activation and execution 37:59 - The Spy Plane example: a practical application 44:04 - Exploration and intrinsic reward 46:52 - Deeply hierarchical policies and the option keyboard 49:37 - Conclusion 50:00 - Q&A #RichSutton #ReinforcementLearning #ArtificialIntelligence #AI #MachineLearning #TemporalAbstraction #OptionsFramework #SuttonBarto #DeepLearning #Research

Comments
  • Новый путь Рича Саттона к ИИ | Подкаст Approximately Correct 1 год назад
    Новый путь Рича Саттона к ИИ | Подкаст Approximately Correct
    Опубликовано: 1 год назад
  • Rich Sutton: The OaK Architecture: A Vision of SuperIntelligence from Experience 2 месяца назад
    Rich Sutton: The OaK Architecture: A Vision of SuperIntelligence from Experience
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Режим обучения ChatGPT: 7 способов улучшить свои знания 9 часов назад
    Режим обучения ChatGPT: 7 способов улучшить свои знания
    Опубликовано: 9 часов назад
  • Experimenting with Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) 7 месяцев назад
    Experimenting with Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • SESSION 1 | Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches | IIIA-CSIC Course 11 месяцев назад
    SESSION 1 | Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches | IIIA-CSIC Course
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Rich Sutton, The OaK Architecture: A Vision of SuperIntelligence from Experience - RLC 2025 2 месяца назад
    Rich Sutton, The OaK Architecture: A Vision of SuperIntelligence from Experience - RLC 2025
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 1 месяц назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • [Full Workshop] Reinforcement Learning, Kernels, Reasoning, Quantization & Agents — Daniel Han 3 месяца назад
    [Full Workshop] Reinforcement Learning, Kernels, Reasoning, Quantization & Agents — Daniel Han
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • The Era of Experience & The Age of Design: Richard S. Sutton, Upper Bound 2025 4 месяца назад
    The Era of Experience & The Age of Design: Richard S. Sutton, Upper Bound 2025
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • The Real Reason Huge AI Models Actually Work [Prof. Andrew Wilson] 1 месяц назад
    The Real Reason Huge AI Models Actually Work [Prof. Andrew Wilson]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • PTJC 20th Anniversary: Distinguished Lecture: Dr. Rich Sutton 8 месяцев назад
    PTJC 20th Anniversary: Distinguished Lecture: Dr. Rich Sutton
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Yann LeCun | Self-Supervised Learning, JEPA, World Models, and the future of AI 1 месяц назад
    Yann LeCun | Self-Supervised Learning, JEPA, World Models, and the future of AI
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Dynamic Deep Learning | Richard Sutton 1 год назад
    Dynamic Deep Learning | Richard Sutton
    Опубликовано: 1 год назад
  • Richard S. Sutton, Turing Award Winner | Approximately Correct 7 месяцев назад
    Richard S. Sutton, Turing Award Winner | Approximately Correct
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • ЮФУ -- 2025.10.30 -- Вероятностные основы машинного обучения 12 дней назад
    ЮФУ -- 2025.10.30 -- Вероятностные основы машинного обучения
    Опубликовано: 12 дней назад
  • MIT 6.S191 (2024): Reinforcement Learning 1 год назад
    MIT 6.S191 (2024): Reinforcement Learning
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic 7 месяцев назад
    Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Richard Sutton – Father of RL thinks LLMs are a dead end 1 месяц назад
    Richard Sutton – Father of RL thinks LLMs are a dead end
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks — ... | Richard M. Karp Distinguished Lecture 6 месяцев назад
    Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks — ... | Richard M. Karp Distinguished Lecture
    Опубликовано: 6 месяцев 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