安德烈亚·索尔托吉奥
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2020年–今天
2024 [公元18年] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 埃里克·伊顿 , 本杰明·爱泼斯坦 , 葛云浩 , 露西·哈珀林 , 乔纳森·P·霍 , 劳伦特·伊蒂 , 迈克尔·雅各布斯 , Pavan Kantharaju公司 , 龙乐 , 史蒂文·李 , 刘欣然 , Sildomar T.Monteiro公司 , 大卫·穆斯琳娜 , 萨普塔什·纳特 , Priyadarshini熊猫 , 克里斯托斯·佩里迪斯 , 哈米德·皮西亚瓦什 , 维什瓦·S·帕雷赫 , 考希克·罗伊 , 沙哈夫·施佩伯格 , 哈瓦·西格曼 , 斯通 , 凯尔·维德尔 , 吴景峰 , 林阳(Lin Yang) , 郑光耀 , Soheil Kolouri公司 :
通过终身学习和边缘共享的集体人工智能。 Nat.Mac公司。 智力。 6 ( 三 ) : 251-264 ( 2024 ) [公元27年] 陆宇哲 , 刘欣然 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Soheil Kolouri公司 :
SLoSH:通过Sliced-Wasserstein嵌入设置位置敏感哈希。 WACV(加权平均值) 2024 : 2554-2564 [i19] 杰弗里·迪克 , 萨普塔什·纳特 , 克里斯托斯·佩里迪斯 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , Soheil Kolouri公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
用于深度终身强化学习的统计上下文检测。 CoRR公司 abs/2405.19047 ( 2024 ) [i18] 迪兰·亚当斯 , 马格达·扎贾茨科夫斯卡 , 阿希克·安朱姆 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 希林·多拉 :
使用峰间间隔的突触调制提高了峰值神经网络的能量效率。 CoRR公司 abs/2408.02961 ( 2024 ) 2023 [公元17年] 梅根·M·贝克 , 亚历山大·纽 , 马里奥·阿吉拉尔·西蒙 , 齐亚德·阿拉赫 , 塞巴斯蒂安·M·R·阿诺德 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 安德鲁·布尔纳 , 伊桑·布鲁克斯 , 瑞安·C·布朗 , 扎卡里·丹尼尔斯 , 阿努拉·雷迪·达拉姆 , 法比安·德拉特 , 瑞安·德拉纳 , 埃里克·伊顿 , 昊天福 , 克里斯汀·格劳曼 , 杰西·霍斯特勒 , 谢里克·伊克巴尔 , 卡桑德拉·肯特 , 尼古拉斯·凯茨 , Soheil Kolouri公司 , 乔治·科尼达利斯 , 迪雷莎·库迪蒂普迪 , 埃里克·G·勒德-米勒 , Seungwon Lee先生 , 利特曼 , 桑迪普·马迪雷迪 , 豪尔赫·门德斯 , 埃里克·Q·阮 , 克里斯汀·皮亚特科 , Praveen K.Pilly公司 , 阿斯温·拉加万 , 阿布拉·拉赫曼 , 桑托什·库马尔·拉马克里什南 , 尼尔·拉兹拉夫 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 斯通 , 因德拉尼尔·苏尔 , 唐志鹏 , 萨基特·蒂瓦里 , 凯尔·维德尔 , 费利克斯·王 , 徐子凡 , 安吉尔·扬瓜斯·吉尔 , Harel Yedidsion公司 , 上群余 , Gautam K.Vallabha公司 :
一种描述终身学习系统特征的领域认知方法。 神经网络 160 : 274-296 ( 2023 ) [公元16年] 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 萨普塔什·纳特 , Praveen K.Pilly公司 , Soheil Kolouri公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
带调节面具的终身强化学习。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2023 ( 2023 ) [公元26年] 萨普塔什·纳特 , 克里斯托斯·佩里迪斯 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 刘欣然 , 希林·多拉 , 刘聪(音) , Soheil Kolouri公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
通过调制面具分享终身强化学习知识。 科拉斯 2023 : 936-960 [c25] 李泽新 , 阿里特拉·萨曼塔 , 李宇飞 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Hyoseung Kim先生 , 刘聪(音) :
$\mathrm{R}^{3}$:用于自主机器人的设备上实时深度强化学习。 RTSS系统 2023 : 131-144 [i17] 梅根·M·贝克 , 亚历山大·纽 , 马里奥·阿吉拉尔·西蒙 , 齐亚德·阿拉赫 , 塞巴斯蒂安·M·R·阿诺德 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 安德鲁·布尔纳 , 伊桑·布鲁克斯 , 瑞安·C·布朗 , 扎卡里·丹尼尔斯 , 阿努拉·雷迪·达拉姆 , 法比安·德拉特 , 瑞安·德拉纳 , 埃里克·伊顿 , 昊天福 , 克里斯汀·格劳曼 , 杰西·霍斯特勒 , 谢里克·伊克巴尔 , 卡桑德拉·肯特 , 尼古拉斯·凯茨 , Soheil Kolouri公司 , 乔治·迪米特里·科尼达利斯 , 迪雷莎·库迪蒂普迪 , 埃里克·G·勒德-米勒 , Seungwon Lee先生 , 利特曼 , 桑迪普·马迪雷迪 , 豪尔赫·门德斯 , 埃里克·Q·阮 , 克里斯汀·皮亚特科 , Praveen K.Pilly公司 , 阿斯温·拉加万 , 阿布拉·拉赫曼 , 桑托什·库马尔·拉马克里什南 , 尼尔·拉兹拉夫 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 斯通 , 因德拉尼尔·苏尔 , 唐志鹏 , 萨基特·蒂瓦里 , 凯尔·维德尔 , 费利克斯·王 , 徐子凡 , 安吉尔·扬瓜斯·吉尔 , Harel Yedidsion公司 , 上群余 , Gautam K.Vallabha公司 :
一种描述终身学习系统的领域认知方法。 CoRR公司 abs/2301.07799 ( 2023 ) [i16] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 克里斯托斯·佩里迪斯 , 帕维尔·拉多斯 , 杰弗里·迪克 , Praveen K.Pilly公司 , Soheil Kolouri公司 :
可配置树图(CT-graph):终身强化学习的部分可观察和远端奖励环境中的可测量问题。 CoRR公司 abs/2302.10887 ( 2023 ) 【i15】 萨普塔什·纳特 , 克里斯托斯·佩里迪斯 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 刘欣然 , 希林·多拉 , 刘聪(音) , Soheil Kolouri公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
通过调制面具分享终身强化学习知识。 CoRR公司 abs/2305.10997 ( 2023 ) [第14条] 李泽新 , 阿里特拉·萨曼塔 , 李宇飞 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Hyoseung Kim先生 , 刘聪(音) :
R^3:用于自主机器人的设备实时深度强化学习。 CoRR公司 腹肌/2308.15039 ( 2023 ) 2022 [公元15年] 迪雷莎·库迪蒂普迪 , 马里奥·阿吉拉尔·西蒙 , 乔纳森·巴伯 , 马克西姆·巴热诺夫 , 道格拉斯·布莱克斯顿 , 乔什·邦加德 , 安德鲁·布尔纳 , 苏拉杰·查克拉瓦尔提·拉贾 , 尼克·切尼 , 杰夫·克伦 , 阿努拉·雷迪·达拉姆 , 斯特凡诺·福西 , 彼得·海尔弗 , 莱斯利·凯 , 尼古拉斯·凯茨 , 兹索尔·基拉 , Soheil Kolouri公司 , 杰弗里·克莱克马尔 , 萨姆·克里格曼 , 迈克尔·莱文 , 桑迪普·马迪雷迪 , 桑托什·曼尼卡 , 阿里·马亚内贾德 , 布鲁斯·麦克诺顿 , 里斯托·米库莱宁 , 扎内塔·纳夫拉蒂洛娃 , 泰姬·潘迪特 , 艾丽斯·帕克 , Praveen K.Pilly公司 , 塞巴斯蒂安·里西 , 泰伦斯·塞诺夫斯基(Terrence J.Sejnowski) , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 尼古拉斯·索尔斯 , 安德烈亚斯·托利亚斯 , 达里奥·乌尔比娜·梅伦德斯 , 弗朗西斯科·瓦莱罗·库埃瓦斯(Francisco J.Valero Cuevas) , 吉多·范德文 , 约书亚·T·沃格尔斯坦 , 费利克斯·王 , 罗恩·韦斯 , 安吉尔·扬瓜斯·吉尔 , 邹新云 , 哈瓦·西格曼 :
终身学习机器的生物基础。 自然马赫数。 智力。 4 ( 三 ) : 196-210 ( 2022 ) [公元14年] 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 杰弗里·迪克 , 尼古拉斯·凯茨 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
通过神经调节的情境元增强学习。 神经网络 152 : 70-79 ( 2022 ) [j13] 帕维尔·拉多斯 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 杰弗里·迪克 , 尼古拉斯·凯茨 , Soheil Kolouri公司 , 杰弗里·克莱克马尔 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
通过调制的Hebbian Plus Q网络架构进行深度强化学习。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 33 ( 5 ) : 2045-2056 ( 2022 ) [公元24年] 杰弗里·克莱克马尔 , 尼古拉斯·凯茨 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
重放和替代试错尖峰模型中的柔性路径规划。 安息日 2022 : 177-189 [i13] 刘欣然 , 白一坤 , 陆宇哲 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Soheil Kolouri公司 :
用于测量任务相似性的Wasserstein任务嵌入。 CoRR公司 abs/2208.11726 ( 2022 ) [i12] 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 萨普塔什·纳特 , Praveen K.Pilly公司 , Soheil Kolouri公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
带调节面具的终身强化学习。 CoRR公司 abs/2212.11110 ( 2022 ) 2021 [公元12年] 斯特夫·法利 , 乔·E·A·霍奇金森 , 奥利弗·M·戈登 , 乔安娜·特纳 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 菲利普·莫里亚蒂 , 尤格尼·亨希克 :
利用卷积神经网络改进扫描探针显微镜图像的分割。 机器。 学习。 科学。 Technol公司。 2 ( 1 ) : 15015 ( 2021 ) [i11] 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 杰弗里·迪克 , 尼古拉斯·凯茨 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
通过神经调节的情境元强化学习。 CoRR公司 abs/2111.00134 ( 2021 ) [i10] 陆宇哲 , 刘欣然 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Soheil Kolouri公司 :
SLOSH:通过Sliced-Wasserstein嵌入设置LOcality敏感哈希。 CoRR公司 abs/2112.05872 ( 2021 ) 2020 [公元11年] 杰弗里·迪克 , 帕维尔·拉多斯 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 岛津英杰 , 彼得·金内尔 , Praveen K.Pilly公司 , Soheil Kolouri公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
在动态部分可观测环境中检测变化并避免灾难性遗忘。 前沿神经机器人 14 : 578675 ( 2020 ) 【c23】 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 帕维尔·拉多斯 , 杰弗里·迪克 , 陈文华 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
进化先天知识以快速适应动态POMDP问题。 GECCO公司 2020 : 280-288 [公元22年] 彼得·弗拉特扎克 , Yee Mey Goh先生 , 彼得·金内尔 , 劳拉·尤瑟姆 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
工业人机协作中人类适应性的虚拟现实研究。 ICHMS公司 2020 : 1-6 【c21】 Soheil Kolouri公司 , 尼古拉斯·凯茨 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Praveen K.Pilly公司 :
切片Cramer Synaptic Consolidation以保留深入学习的表征。 ICLR公司 2020 [第九章] 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 帕维尔·拉多斯 , 杰弗里·迪克 , 陈文华 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
进化先天知识以快速适应动态POMDP问题。 CoRR公司 abs/2004.12846 ( 2020 ) [i8] 安吉丽卡·斯卡里兹 , 大丽亚·萨勒曼 , 迈克尔·埃德斯顿 , 马丁·西科拉 , 尤格尼·亨希克 , 威廉·奈隆 , 卡伦·达恩利 , 邓肯·B·迈凯轮 , C.L.保罗·托马斯 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
利用机器学习快速自动检测呼吸样本中的生物标记物。 CoRR公司 abs/2006.01772 ( 2020 ) [i7] 斯特夫·法利 , 乔·E·A·霍奇金森 , 奥利弗·M·戈登 , 乔安娜·特纳 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 菲利普·莫里亚蒂 , 尤格尼·亨希克 :
利用卷积神经网络改进扫描探针显微镜图像的分割。 CoRR公司 abs/2008.12371 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元10年] 杨虎 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 罗素·洛克 , 史蒂夫·卡特 :
一种用于交互式图像分割的完全卷积两流融合网络。 神经网络 109 : 31-42 ( 2019 ) [公元20年] 彼得·弗拉特扎克 , Yee Mey Goh先生 , 彼得·金内尔 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 劳拉·尤瑟姆 :
通过虚拟现实了解工业人机交互中的人类行为。 高温TF 2019 : 19:1-19:7 [i6] 凌江 , 杨虎 , 西林夏 , 梁秋华 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
基于深度学习CNN模型的多尺度制图方法,用于重建高分辨率城市DEM。 CoRR公司 abs/1907.12898 ( 2019 ) [i5] 帕维尔·拉多斯 , 埃西奥根·本·伊维尤(Eseoghene Ben-Iwhiwhu) , 杨虎 , 尼古拉斯·凯茨 , Soheil Kolouri公司 , 杰弗里·克莱克马尔 , Praveen K.Pilly公司 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
采用调制Hebbian+Q网络架构的深度强化学习。 CoRR公司 abs/1909.09902 ( 2019 ) 2018 [公元9年] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 肯尼思·斯坦利 , 塞巴斯蒂安·里西 :
天生学习:进化塑料人工神经网络的灵感、进步和未来。 神经网络 108 : 48-67 ( 2018 ) [j8] 乔安娜·特纳 , 孟庆刚 , 杰拉尔德·谢弗 , 阿曼达·惠特布鲁克 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
多机器人系统总任务分配优化的带时间约束的分布式任务重调度。 IEEE传输。 赛博。 48 ( 9 ) : 2583-2597 ( 2018 ) [第19条] 乔安娜·特纳 , 孟庆刚 , 杰拉尔德·谢弗 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
多智能体任务分配中具有预测功能的分布式策略自适应。 美国原子能机构 2018 : 739-747 [第18条] 安吉丽卡·斯卡里兹 , 亚瑟·阿尔哈利法 , 卡伦·达恩利 , 迈克尔·埃德斯顿 , 杨虎 , 邓肯·B·迈凯轮 , 威廉·奈隆 , 大丽亚·萨勒曼 , 马丁·西科拉 , C.L.保罗·托马斯 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
卷积神经网络用于原始气相色谱-质谱数据的自动目标分析。 国际JCNN 2018 : 1-8 [第17条] 乔安娜·特纳 , 孟庆刚 , 杰拉尔德·谢弗 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
全分布式多agent任务分配的快速共识。 囊 2018 : 832-839 [i4] 杨虎 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 罗素·洛克 , 史蒂夫·卡特 :
一种用于交互式图像分割的全卷积双流融合网络。 CoRR公司 腹肌/1807.02480 ( 2018 ) 2017 [c16] 亚尼斯·巴龙 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
用于图像分类的单层和多层Hebbian网络在线表示学习。 ICANN(1) 2017 : 354-363 [第15条] 亚尼斯·巴龙 , 尤格尼·亨希克 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
为图像分类任务构建高效的Deep Hebbian网络。 ICANN(1) 2017 : 364-372 [c14] 亚尼斯·巴龙 , 尤格尼·亨希克 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
用于有效非线性在线聚类的神经网络。 图标(1) 2017 : 316-324 [i3] 亚尼斯·巴龙 , 安德烈亚·索尔托吉奥 :
用于图像分类任务的多层Hebbian网络在线表示学习。 CoRR公司 abs/1702.06456 ( 2017 ) [i2] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 肯尼思·斯坦利 , 塞巴斯蒂安·里西 :
天生学习:进化塑料人工神经网络的灵感、进步和未来。 CoRR公司 abs/1703.10371 ( 2017 ) 2015 [j7] 安德烈亚·索尔托吉奥 :
短期可塑性作为远端奖赏学习的因果假设检验。 生物、网络。 109 ( 1 ) : 75-94 ( 2015 ) [j6] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 弗兰克·范德维尔德 :
社论:丰富和不确定机器人信息流的神经可塑性。 前沿神经机器人 9 : 12 ( 2015 ) 2014 [第13条] 贾斯汀·帕格 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 肯尼思·斯坦利 :
实时Hebbian学习控制任务的自动编码器功能。 阿里夫 2014 : 202-209 [第12条] 亚历山德罗·丰塔纳 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , Borys Wróbel公司 :
POET:一种优化大型人工神经网络权重的Evo-Devo方法。 阿里夫 2014 : 447-454 [i1] 安德烈亚·索尔托吉奥 :
短期可塑性作为远端奖赏学习的因果假设检验。 CoRR公司 abs/1402.0710 ( 2014 ) 2013 [j5] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 安德烈·莱姆 , 雷内·菲利克斯·莱因哈特 , Jochen J.Steil公司 :
罕见的神经关联实现了具有延迟奖励和干扰的机器人条件反射。 前沿神经机器人 7 : 6 ( 2013 ) 【j4】 安德烈亚·索尔托吉奥 , 安德烈·莱姆 :
动作原语作为一种机器人工具,通过边做边学来解释轨迹。 国际汽车杂志。 计算。 10 ( 5 ) : 375-386 ( 2013 ) [j3] 安德烈亚·索尔托吉奥 , Jochen J.Steil公司 :
解决具有罕见相关性的远程奖励问题。 神经计算。 25 ( 4 ) : 940-978 ( 2013 ) [第11条] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 雷内·菲利克斯·莱因哈特 , 安德烈·莱姆 , Jochen J.Steil公司 :
学习游戏规则:具有延迟奖励的人机交互中的神经调节。 ICDL-EPIROB接口 2013 : 1-6 2012 [注2] 安德烈亚·索尔托吉奥 , Jochen J.Steil公司 :
丰富的运动技能如何最终赋予机器人力量:AMARSi项目的见解和进展。 昆士利希情报。 26 ( 4 ) : 407-410 ( 2012 ) [j1] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 肯尼思·斯坦利 :
从调制Hebbian可塑性到通过噪声和权重饱和进行简单行为学习。 神经网络 34 : 28-41 ( 2012 ) [第10条] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 安德烈·莱姆 , Jochen J.Steil公司 :
使用动作原语解释和分解在做中学到的复杂轨迹。 ROBIO公司 2012 : 1427-1433 2011 【c9】 本·琼斯 , 安德烈亚·索尔托吉奥 , 伯恩哈德·森霍夫 , 鑫耀 :
神经对称性的进化及其与人体平面形态的耦合对齐。 GECCO公司 2011 : 235-242
2000 – 2009
2009 【c8】 安德烈亚·索尔托吉奥 , 本·琼斯 :
行为的新颖性是操作性奖励学习神经进化的基础。 GECCO公司 2009 : 169-176 2008 [c7] 安德烈亚·索尔托吉奥 , 约翰·布利纳里亚 , 克劳迪奥·马蒂乌西 , 彼得·杜尔 , 弗罗来若 :
神经调节可塑性在基于奖励的动态场景中的进化优势。 阿里夫 2008 : 569-576 【c6】 安德烈亚·索尔托吉奥 :
基于奖励学习的神经可塑性和最小拓扑。 高速钢 2008 : 637-642 2007 【c5】 安德烈亚·索尔托吉奥 , 彼得·杜尔 , 克劳迪奥·马蒂乌西 , 弗罗来若 :
进化神经调节拓扑以解决强化学习类问题。 IEEE进化计算大会 2007 : 2471-2478 2006 【c4】 安德烈亚·索尔托吉奥 :
用于脊状景观的简单线搜索操作符。 GECCO公司 2006 : 503-504 2005 【c3】 安德烈亚·索尔托吉奥 :
一种增强的遗传算法,用于提高控制系统调整中搜索过程的可靠性。 GECCO公司 2005 : 2165-2172 2004 【c2】 安德烈亚·索尔托吉奥 :
GP和GA在具有干扰抑制的约束控制系统设计中的应用。 国际标准行业分类 2004 : 477-482 【c1】 安德烈亚·索尔托吉奥 :
遗传规划和遗传算法在鲁棒饱和控制系统设计中的比较。 GECCO(2) 2004 : 174-185