Massimiliano Pontil

対称性を使ってロボットの学習と実世界のタスクでのパフォーマンスを向上させる。

対称デザインがロボットの動きや効率をどう改善するかを探る。

この記事では、機械学習に関連する滑らかでない関数の微分を計算するための新しい方法を紹介してるよ。

新しいフレームワークが、さまざまな分野での確率過程の学習を強化する。

新しい手法が分子動力学における偏ったデータからシステムの挙動を明らかにする。

文脈連続バンディットを通じて、文脈が意思決定にどう影響するかを理解する。

NCPは、条件付き確率の学習を簡単にして、さまざまな分野での意思決定を良くするよ。

新しいモデルQuantFormerが動物の脳活動に対する理解を深めてる。