David Fridovich-Keil

新しいフレームワークが物理モデルを使ってロボットの学習効率を向上させる。

CAVは、より良い交通の流れを予測するためのスマートインフラで安全性が高まってきてるよ。

ロボットは安全なやり取りのために、アクティブ逆学習を通じて人間の目標を学ぶんだ。

GPSINDyは、ノイズの多いデータにもかかわらず動的システムのモデル化を改善するよ。

フィードバック・スタッケルバーグゲームにおける戦略的相互作用とその実世界での応用を考察する。

報酬シェイピングが強化学習の効率をどう改善するかを学ぼう。