Artwork

A tartalmat a Robin Ranjit Singh Chauhan biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Robin Ranjit Singh Chauhan vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Outstanding Paper Award Winners - 1/2 @ RLC 2025

6:46
 
Megosztás
 

Manage episode 500487994 series 2536330
A tartalmat a Robin Ranjit Singh Chauhan biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Robin Ranjit Singh Chauhan vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

We caught up with the RLC Outstanding Paper award winners for your listening pleasure.

Recorded on location at Reinforcement Learning Conference 2025, at University of Alberta, in Edmonton Alberta Canada in August 2025.

Featured References

Scientific Understanding in Reinforcement Learning
How Should We Meta-Learn Reinforcement Learning Algorithms?
Alexander David Goldie, Zilin Wang, Jakob Nicolaus Foerster, Shimon Whiteson

Tooling, Environments, and Evaluation for Reinforcement Learning
Syllabus: Portable Curricula for Reinforcement Learning Agents
Ryan Sullivan, Ryan Pégoud, Ameen Ur Rehman, Xinchen Yang, Junyun Huang, Aayush Verma, Nistha Mitra, John P Dickerson

Resourcefulness in Reinforcement Learning
PufferLib 2.0: Reinforcement Learning at 1M steps/s
Joseph Suarez

Theory of Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning with Gradient Eligibility Traces
Esraa Elelimy, Brett Daley, Andrew Patterson, Marlos C. Machado, Adam White, Martha White

  continue reading

73 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 500487994 series 2536330
A tartalmat a Robin Ranjit Singh Chauhan biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Robin Ranjit Singh Chauhan vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

We caught up with the RLC Outstanding Paper award winners for your listening pleasure.

Recorded on location at Reinforcement Learning Conference 2025, at University of Alberta, in Edmonton Alberta Canada in August 2025.

Featured References

Scientific Understanding in Reinforcement Learning
How Should We Meta-Learn Reinforcement Learning Algorithms?
Alexander David Goldie, Zilin Wang, Jakob Nicolaus Foerster, Shimon Whiteson

Tooling, Environments, and Evaluation for Reinforcement Learning
Syllabus: Portable Curricula for Reinforcement Learning Agents
Ryan Sullivan, Ryan Pégoud, Ameen Ur Rehman, Xinchen Yang, Junyun Huang, Aayush Verma, Nistha Mitra, John P Dickerson

Resourcefulness in Reinforcement Learning
PufferLib 2.0: Reinforcement Learning at 1M steps/s
Joseph Suarez

Theory of Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning with Gradient Eligibility Traces
Esraa Elelimy, Brett Daley, Andrew Patterson, Marlos C. Machado, Adam White, Martha White

  continue reading

73 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás