Research
研究
研究業績
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年
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Describe the comprehensive neural circuitry around the cerebellum as data
山川宏,松尾豊
日本神経科学大会
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Comprehensive eye-movement circuits of brainstem
田和辻可昌,山川宏
日本神経科学大会
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Policy Information Capacity: Information-Theoretic Measure for Task Complexity in Deep Reinforcement Learning
Hiroki Furuta, Tatsuya Matsushima, Tadashi Kozuno, Yutaka Matsuo, Sergey Levine, Ofir Nachum, and Shixiang Shane Gu
International Conference on Machine Learning 2021 (ICML2021).
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Identifying Co-Adaptation of Algorithmic and implementational Innovations in Deep Reinforcement Learning: Taxonomy of Inference-based Algorithms
Hiroki Furuta, Tadashi Kozuno, Tatsuya Matsushima, Yutaka Matsuo, Shixiang Shane Gu.
International Conference on Machine Learning 2021 (ICML2021).
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Reward and Optimality Empowerments: Information-Theoretic Measures for Task Complexity in Deep Reinforcement Learning
Hiroki Furuta, Tatsuya Matsushima, Tadashi Kozuno, Yutaka Matsuo, Sergey Levine, Ofir Nachum, and Shixiang Shane Gu.
International Conference on Machine Learning 2021 (ICML2021). July 2021. [paper]
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ナビゲーション課題における視覚と言語の対応づけのための軌道の大域表現の半教師あり学習
阿久澤圭, 岩澤有祐, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021
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スキルに基づく探索方策による世界モデルの学習
近藤生也, 岩澤有祐, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021
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複雑な環境における階層再帰型状態空間モデルの学習
原田憲旺, 鈴木雅大, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021
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二段階骨格推定を用いたテニスにおけるサーブの落下地点予測
開航平, 鈴木雅大, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021
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Interactive Instruction FollowingのためのNeuro-Symbolic手法による多様な物体と言語指示への頑健性の向上
篠田一聡, 竹澤祐貴, 鈴木雅大, 岩澤有祐, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021