马泰奥·列奥内蒂
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2020年–今天
2023 [j9] 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 林怡芯 , 莫里斯·安东内洛 , 安东尼·奈特尔 , 穆罕默德·哈桑 , 马吉德·哈瓦斯利 , 约翰·雷德福德 , Subramanian Ramamoorthy语 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 理查德·罗曼诺 , 古斯塔夫·马克库拉 :
超越RMSE:道路用户交互的机器学习模型会产生类似人类的行为吗? IEEE传输。 智力。 运输。 系统。 24 ( 7 ) : 7166-7177 ( 2023 ) [公元28年] 孙成科 , 安东尼·科恩 , 马泰奥·列奥内蒂 :
通过强化学习和互动进行在线人力能力评估。 IROS公司 2023 : 7984-7991 [i20] 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 朱利安·弗雷德里克·舒曼 , 岳阳王 , 林怡芯 , 迈克尔·戴利 , 阿尔伯特·索勒努 , 阿尔卡迪·兹贡尼科夫 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 古斯塔夫·马克库拉 :
COMMOTIONS城市互动驾驶模拟器研究数据集。 CoRR公司 abs/2305.11909 ( 2023 ) 2022 [j8] 林怡芯 , 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 古斯塔夫·马克库拉 :
行人与驾驶员交互效用最大化模型。 IEEE接入 10 : 118888-118899 ( 2022 ) [公元27年] 洛根·邓巴 , 本杰明·罗斯曼 , 安东尼·科恩 , 马泰奥·列奥内蒂 :
通过强化学习降低规划范围。 ECML/PKDD(4) 2022 : 68-83 [公元26年] 伦纳特·瓦乔维克 , 彼得·蒂斯尼卡尔 , 杰拉德运河 , 安德鲁·科尔斯 , 马泰奥·列奥内蒂 , 奥亚·切利克图坦 :
分析人类-Agent协作中困惑和错误期间的眼睛注视模式。 罗曼 2022 : 224-229 [i19] 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 林怡芯 , 莫里斯·安东内洛 , 安东尼·奈特尔 , 穆罕默德·哈桑 , 马吉德·哈瓦斯利 , 约翰·雷德福德 , Subramanian Ramamoorthy语 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 理查德·罗曼诺 , 古斯塔夫·马克库拉 :
RMSE之外:道路使用者交互的机器学习模型是否产生了类似人类的行为? CoRR公司 abs/2206.11110 ( 2022 ) [i18] 赵涵 , 艾曼纽尔·森夫特 , 穆尼布·伊姆蒂亚斯·艾哈迈德 , 雪莉·巴基 , 阿米尔·亚兹达尼 , 杰森·威尔逊 , 博扬·金 , 文汝晨 , 贾斯汀·哈特 , 丹尼尔·埃尔南德斯·加西亚 , 马泰奥·列奥内蒂 , 罗斯·米德 , 鲁斯·米尔斯基 , 阿哈利亚·普拉巴卡 , 梅根·L·齐默尔曼 :
AAAI-FSS 2022 AI-HRI研讨会会议记录。 CoRR公司 abs/2209.14292 ( 2022 ) 2021 [j7] 维萨姆·贝贾尼 , 马泰奥·列奥内蒂 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 :
学习基于图像的衰退地平线规划,以便在混乱中进行操作。 机器人自动。 系统。 138 : 103730 ( 2021 ) [公元25年] 里卡多·卢纳·古铁雷斯 , 马泰奥·列奥内蒂 :
启发式规划的元强化学习。 ICAPS公司 2021 : 551-559 [公元24年] 维萨姆·贝贾尼 , 智慧C.阿格博 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 , 马泰奥·列奥内蒂 :
遮挡-杂波中对象检索的软件搜索。 IROS公司 2021 : 4678-4685 【c23】 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 穆罕默德·哈桑 , 林怡芯 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 理查德·罗曼诺 , 古斯塔夫·马克库拉 :
比较自然数据中观察到的合并行为与机器学习模型生成的行为。 ITSC公司 2021 : 3787-3792 [i17] 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 穆罕默德·哈桑 , 林怡芯 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 理查德·罗曼诺 , 古斯塔夫·马克库拉 :
比较自然数据中观察到的合并行为与机器学习模型生成的行为。 CoRR公司 abs/2104.10496 ( 2021 ) [i16] 里卡多·卢纳·古铁雷斯 , 马泰奥·列奥内蒂 :
启发式规划的元增强学习。 CoRR公司 abs/2107.02603 ( 2021 ) 【i15】 鲁斯·米尔斯基 , 梅根·齐默尔曼 , 穆尼德·艾哈迈德 , 雪莉·巴基 , 费利克斯·格维茨 , 赵涵 , 贾斯汀·哈特 , 丹尼尔·埃尔南德斯·加西亚 , 马泰奥·列奥内蒂 , 罗斯·米德 , 艾曼纽尔·森夫特 , 吉夫科·西纳波夫 , 杰森·威尔逊 :
AI-HRI 2021程序。 CoRR公司 abs/2109.10836 ( 2021 ) [第14条] 林怡芯 , 阿拉文达·拉马克里什南·斯里尼瓦桑 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰克·比林顿 , 古斯塔夫·马克库拉 :
行人与驾驶员交互效用最大化模型。 CoRR公司 abs/2110.11015 ( 2021 ) 2020 [j6] 圣米特·纳韦卡尔 , 贝鹏 , 马泰奥·列奥内蒂 , 吉夫科·西纳波夫 , 马修·泰勒 , 斯通 :
强化学习领域的课程学习:一个框架和调查。 J.马赫。 学习。 物件。 21 : 181:1-181:50 ( 2020 ) [j5] 阿列克斯·阿塔纳西奥 , 布鲁诺·斯卡利奥尼 , 马泰奥·列奥内蒂 , 亚历杭德罗·弗兰基 , 威廉·克罗斯 , Chandra Shekhar Biyani公司 , 彼得罗·瓦尔达斯特里 :
机器人辅助微创手术中的自主组织收缩——可行性研究。 IEEE机器人自动化。 莱特。 5 ( 4 ) : 6528-6535 ( 2020 ) [公元22年] 穆罕默德·哈桑 , 马修·沃伯顿 , 智慧C.阿格博 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 , 马泰奥·列奥内蒂 , 何旺 , 费萨尔·穆什塔克 , 马克·蒙·威廉姆斯 , 安东尼·科恩 :
在杂乱环境中实现人性化规划。 ICRA公司 2020 : 7784-7790 【c21】 里卡多·卢纳·古铁雷斯 , 马泰奥·列奥内蒂 :
元强化学习的信息论任务选择。 NeurIPS公司 2020 [i13] 穆罕默德·哈桑 , 马修·沃伯顿 , 智慧C.阿格博 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 , 马泰奥·列奥内蒂 , 何旺 , 费萨尔·穆什塔克 , 马克·蒙·威廉姆斯 , 安东尼·科恩 :
在杂乱环境中实现人性化规划。 CoRR公司 abs/2002.12738 ( 2020 ) [i12] 圣米特·纳韦卡尔 , 贝鹏 , 马泰奥·列奥内蒂 , 吉夫科·西纳波夫 , 马修·泰勒 , 斯通 :
强化学习领域的课程学习:一个框架和调查。 CoRR公司 腹肌/2003.04960 ( 2020 ) [i11] 安德烈亚·巴西奇 , 弗朗西斯科·福利诺 , 马泰奥·列奥内蒂 , 丹尼尔·库登科 :
具有进步功能的课程学习。 CoRR公司 abs/2008.00511 ( 2020 ) [i10] 雪莉·巴基 , 杰森·威尔逊 , 穆尼布·伊姆蒂亚斯·艾哈迈德 , 克里斯蒂安·唐德鲁 , 赵涵 , 贾斯汀·哈特 , 马泰奥·列奥内蒂 , 凯特琳·洛翰 , 罗斯·米德 , 艾曼纽尔·森夫特 , 吉夫科·西纳波夫 , 梅根·L·齐默尔曼 :
2020年AAAI-FSS AI-HRI研讨会会议记录。 CoRR公司 abs/2010.13830 ( 2020 ) [第九章] 里卡多·卢纳·古铁雷斯 , 马泰奥·列奥内蒂 :
元强化学习的信息论任务选择。 CoRR公司 abs/2011.01054 ( 2020 ) [i8] 维萨姆·贝贾尼 , 智慧C.阿格博 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 , 马泰奥·列奥内蒂 :
遮挡-杂波中对象检索的软件搜索。 CoRR公司 腹肌/2011.0334 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元20年] 弗朗西斯科·福利诺 , 克里斯蒂亚诺·科尔托·克里斯塔库 , 马泰奥·列奥内蒂 :
课程学习中任务排序的优化框架。 ICDL-EPIROB接口 2019 : 207-214 [第19条] 弗朗西斯科·福利诺 , 克里斯蒂亚诺·科尔托·克里斯塔库 , 里卡多·卢纳·古铁雷斯 , 马泰奥·列奥内蒂 :
累积回报最大化的课程学习。 国际JCAI 2019 : 2308-2314 [第18条] 维萨姆·贝贾尼 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 , 马泰奥·列奥内蒂 :
学习杂波中基于物理的操作:结合基于图像的泛化和抬头规划。 IROS公司 2019 : 6562-6569 [第17条] 弗朗西斯科·福利诺 , 马泰奥·列奥内蒂 , 西蒙·萨格拉特拉 , Ruggiero Seccia公司 :
课程学习的灰箱方法。 WCGO公司 2019 : 720-729 [i7] 弗朗西斯科·福利诺 , 马泰奥·列奥内蒂 :
课程学习中任务排序的优化框架。 CoRR公司 abs/1901.11478 ( 2019 ) [i6] 维萨姆·贝贾尼 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 , 马泰奥·列奥内蒂 :
学习杂波中基于物理的操作:结合基于图像的泛化和抬头规划。 CoRR公司 abs/1904.02223 ( 2019 ) [i5] 弗朗西斯科·福利诺 , 克里斯蒂亚诺·科尔托·克里斯塔库 , 里卡多·卢纳·古铁雷斯 , 马泰奥·列奥内蒂 :
累积回报最大化的课程学习。 CoRR公司 abs/1906.06178 ( 2019 ) [i4] 弗朗西斯科·福利诺 , 马泰奥·列奥内蒂 , 西蒙·萨格拉特拉 , Ruggiero Seccia公司 :
课程学习的灰盒方法。 CoRR公司 腹肌/1906.06812 ( 2019 ) [i3] 贾斯汀·哈特 , 尼克·德帕尔马 , 理查德·弗里德曼 , 卢卡·伊基 , 马泰奥·列奥内蒂 , 凯特琳·洛翰 , 罗斯·米德 , 艾曼纽尔·森夫特 , 吉夫科·西纳波夫 , 艾琳·安娜·托普 , 汤姆·威廉姆斯 :
2019年AAAI-FSS AI-HRI研讨会会议记录。 CoRR公司 abs/1909.04812 ( 2019 ) 2018 [第16条] 维萨姆·贝贾尼 , 拉斐尔·帕帕拉斯 , 马泰奥·列奥内蒂 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 :
使用学习值函数在杂波中使用衰减范围进行规划。 类人族 2018 : 1-9 [i2] 维萨姆·贝贾尼 , 拉斐尔·帕帕拉斯 , 马泰奥·列奥内蒂 , 穆罕默德·雷姆齐·多加 :
学习杂波中基于物理的操作的深层策略。 CoRR公司 腹肌/1803.08100 ( 2018 ) 2017 【j4】 皮尤什·坎德尔瓦尔 , Shiqi Zhang先生 , 吉夫科·西纳波夫 , 马泰奥·列奥内蒂 , 杰西·托马森 , 杨芳凯 , 伊利亚·戈里 , Maxwell Svetlik公司 , 普里扬卡·坎特 , 弗拉基米尔·利夫希茨 , J.K.阿加瓦尔 , Raymond J.穆尼 , 斯通 :
BWIBots:一个缩小人工智能和人机交互研究之间差距的平台。 国际机器人研究杂志。 36 ( 5-7 ) : 635-659 ( 2017 ) [第15条] Maxwell Svetlik公司 , 马泰奥·列奥内蒂 , 吉夫科·西纳波夫 , 创始人瑞什沙阿 , 尼克·沃克 , 斯通 :
强化学习代理的自动课程图生成。 AAAI公司 2017 : 2590-2596 2016 [j3] 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 , 斯通 :
自动规划和强化学习的综合,用于高效、稳健的决策。 Artif公司。 智力。 241 : 103-130 ( 2016 ) [第14条] 圣米特·纳韦卡尔 , 吉夫科·西纳波夫 , 马泰奥·列奥内蒂 , 斯通 :
课程学习源任务创建。 美国原子能机构 2016 : 566-574 2015 [注2] 亚当·科恩 , 索尼娅·切尔诺娃 , 詹姆斯·佐丹奴 , 弗兰克·盖林 , 克里斯·豪泽 , 比宾·因杜尔卡亚 , 马泰奥·列奥内蒂 , 拉里·梅斯克 , 马丁·米哈洛夫斯基 , 丹尼尔·桑塔格 , 乔治·斯托亚诺夫 , 丹·特库西 , 安德里亚·托马兹 , 托尼·维勒 , 乌尔利·沃尔廷格 :
2014年AAAI秋季研讨会系列报告。 人工智能杂志。 36 ( 三 ) : 107-112 ( 2015 ) [第13条] 吉夫科·西纳波夫 , 圣米特·纳韦卡尔 , 马泰奥·列奥内蒂 , 斯通 :
在没有目标任务样本的情况下学习任务间迁移。 美国原子能机构 2015 : 725-733 [电子1] 马泰奥·列奥内蒂 , 埃里克·伊顿 :
《自主机器人中的知识、技能和行为转移》,2015年美国德克萨斯州奥斯汀市AAAI研讨会论文,2015年1月25日。 AAAI技术报告 WS-15-09, AAAI出版社 2015 ,国际标准图书编号 978-1-57735-720-9 [目录] 2014 [第12条] 杨芳凯 , 皮尤什·坎德尔瓦尔 , 马泰奥·列奥内蒂 , 斯通 :
在学习移动机器人动作成本的同时,在答案集编程中进行规划。 AAAI春季研讨会 2014 [第11条] 皮尤什·坎德尔瓦尔 , 杨芳凯 , 马泰奥·列奥内蒂 , 弗拉基米尔·利夫希茨 , 斯通 :
行动规划语言BC,同时学习移动机器人的行动成本。 ICAPS公司 2014 [第10条] 赛义德·雷扎·艾哈迈德扎德 , 马泰奥·列奥内蒂 , 阿尔诺·卡雷拉 , 马克·卡雷拉斯 , 彼得·科尔穆舍夫 , 达尔文·G·考德威尔 :
在线发现AUV控制策略以克服推进器故障。 ICRA公司 2014 : 6522-6528 2013 【c9】 乔治·C·卡拉斯 , 夏拉兰波斯·P·贝希利奥利斯(Charalampos P.Bechlioulis) , 马泰奥·列奥内蒂 , 纳西斯·帕洛梅拉斯 , 彼得·科尔穆舍夫 , Kostas J.Kyriakopoulos公司 , 达尔文·G·考德威尔 :
通过全局无导数优化在线识别自主水下机器人。 IROS公司 2013 : 3859-3864 2012 【c8】 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 , Subramanian Ramamoorthy语 :
从仿真中归纳和学习有限状态控制器。 美国原子能机构 2012 : 1203-1204 【c7】 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 , 法比奥·帕特里齐 :
有限状态控制器的自动生成和学习。 AIMSA公司 2012 : 135-144 【c6】 保罗·罗曼诺 , 马泰奥·列奥内蒂 :
通过分析建模和强化学习,在全阶广播协议中进行自调整批处理。 国际协调委员会 2012 : 786-792 2011 [j1] 保罗·罗曼诺 , 马泰奥·列奥内蒂 :
海报:通过分析建模和强化学习,按总顺序广播自调整批处理。 SIGMETRICS执行评估版本。 39 ( 2 ) : 77 ( 2011 ) 【c5】 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 , Subramanian Ramamoorthy语 :
N-MDP中通过全局随机搜索的强化学习。 ECML/PKDD(2) 2011 : 326-340 2010 【c4】 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 :
通过强化学习提高复杂智能体计划的性能。 美国原子能机构 2010 : 723-730 【c3】 维托里奥·齐帕罗 , 卢卡·伊基 , 马泰奥·列奥内蒂 , 丹尼尔·纳尔迪 :
使用概率动作持续时间的在线机器人执行监控。 美国原子能机构 2010 : 1521-1522 【c2】 维托里奥·齐帕罗 , 卢卡·伊基 , 马泰奥·列奥内蒂 , 丹尼尔·纳尔迪 :
用于计划选择和监控的概率行动持续时间模型。 IROS公司 2010 : 4716-4721 【c1】 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 :
LearnPNP:学习代理行为的工具。 机器人世界杯足球锦标赛 2010 : 418-429 [i1] 马泰奥·列奥内蒂 , 卢卡·伊基 :
通过强化学习提高复杂Agent计划的性能。 认知机器人 2010
合著者索引
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