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!

Sam Ritter

1:40:35
 
Megosztás
 

Manage episode 295488032 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.

Sam Ritter is a Research Scientist on the neuroscience team at DeepMind.

Featured References

Unsupervised Predictive Memory in a Goal-Directed Agent (MERLIN)
Greg Wayne, Chia-Chun Hung, David Amos, Mehdi Mirza, Arun Ahuja, Agnieszka Grabska-Barwinska, Jack Rae, Piotr Mirowski, Joel Z. Leibo, Adam Santoro, Mevlana Gemici, Malcolm Reynolds, Tim Harley, Josh Abramson, Shakir Mohamed, Danilo Rezende, David Saxton, Adam Cain, Chloe Hillier, David Silver, Koray Kavukcuoglu, Matt Botvinick, Demis Hassabis, Timothy Lillicrap

Meta-RL without forgetting: Been There, Done That: Meta-Learning with Episodic Recall
Samuel Ritter, Jane X. Wang, Zeb Kurth-Nelson, Siddhant M. Jayakumar, Charles Blundell, Razvan Pascanu, Matthew Botvinick

Meta-Reinforcement Learning with Episodic Recall: An Integrative Theory of Reward-Driven Learning
Samuel Ritter 2019

Meta-RL exploration and planning: Rapid Task-Solving in Novel Environments
Sam Ritter, Ryan Faulkner, Laurent Sartran, Adam Santoro, Matt Botvinick, David Raposo

Synthetic Returns for Long-Term Credit Assignment
David Raposo, Sam Ritter, Adam Santoro, Greg Wayne, Theophane Weber, Matt Botvinick, Hado van Hasselt, Francis Song

Additional References

  continue reading

73 epizódok

Artwork

Sam Ritter

TalkRL: The Reinforcement Learning Podcast

83 subscribers

published

iconMegosztás
 
Manage episode 295488032 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.

Sam Ritter is a Research Scientist on the neuroscience team at DeepMind.

Featured References

Unsupervised Predictive Memory in a Goal-Directed Agent (MERLIN)
Greg Wayne, Chia-Chun Hung, David Amos, Mehdi Mirza, Arun Ahuja, Agnieszka Grabska-Barwinska, Jack Rae, Piotr Mirowski, Joel Z. Leibo, Adam Santoro, Mevlana Gemici, Malcolm Reynolds, Tim Harley, Josh Abramson, Shakir Mohamed, Danilo Rezende, David Saxton, Adam Cain, Chloe Hillier, David Silver, Koray Kavukcuoglu, Matt Botvinick, Demis Hassabis, Timothy Lillicrap

Meta-RL without forgetting: Been There, Done That: Meta-Learning with Episodic Recall
Samuel Ritter, Jane X. Wang, Zeb Kurth-Nelson, Siddhant M. Jayakumar, Charles Blundell, Razvan Pascanu, Matthew Botvinick

Meta-Reinforcement Learning with Episodic Recall: An Integrative Theory of Reward-Driven Learning
Samuel Ritter 2019

Meta-RL exploration and planning: Rapid Task-Solving in Novel Environments
Sam Ritter, Ryan Faulkner, Laurent Sartran, Adam Santoro, Matt Botvinick, David Raposo

Synthetic Returns for Long-Term Credit Assignment
David Raposo, Sam Ritter, Adam Santoro, Greg Wayne, Theophane Weber, Matt Botvinick, Hado van Hasselt, Francis Song

Additional References

  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