泽布·库思·内尔森
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2020年–今天
2024 [i7] 艾森·加布里埃尔 , 阿里安娜·曼奇尼 , 杰夫·基林 , 丽莎·安妮·亨德里克斯 , 维伦娜·里瑟 , 哈桑·伊克巴尔 , 内纳德·托马塞夫 , 伊拉·克特纳 , 扎卡里·肯顿 , 米凯尔·罗德里格斯 , 塞利姆·埃尔·萨耶德 , 萨沙·布朗 , 坎弗·阿克布卢特 , 安德鲁·特拉斯克 , 爱德华·休斯 , A.史蒂夫·伯格曼 , 蕾妮·谢尔比 , 纳赫玛·马查尔 , 科诺·格里芬 , 胡安·马特奥斯·加西亚 , 劳拉·魏丁格 , 温妮街 , 本杰明·兰格 , 亚历克斯·英格曼 , 艾莉森·伦茨 , 里德·恩格尔 , 安德鲁·巴拉卡特 , 维多利亚·克拉科夫纳 , 约翰·奥利弗·西伊 , 泽布·库思·内尔森 , 阿曼达·麦克罗斯克里 , 维杰·博利纳 , 哈里·劳 , 默里·沙纳汉 , 莉斯·阿尔伯茨 , 博尔贾·巴利 , 萨拉·德·哈斯 , Yetune Ibitoye公司 , 阿兰·达福 , 贝斯·戈德堡 , 塞巴斯蒂安·克里尔 , 亚历山大·里斯 , Sims威瑟斯彭 , 威尔·霍金斯 , 玛丽贝斯·劳赫 , 唐·华莱士 , 马蒂亚·富兰克林 , 乔什·A·戈尔茨坦 , 乔尔·雷曼 , 迈克尔·克伦克 , 香农·瓦勒 , 考特尼·比尔斯 , 梅雷迪思·林格尔·莫里斯 , 海伦·金 , 布莱斯·阿圭拉(Blaise Agüera y Arcas) , 艾萨克 , 詹姆斯·曼伊卡 :
高级人工智能助理的道德规范。 CoRR公司 abs/2404.16244 ( 2024 ) 2023 【c5】 凯文·米勒 , 玛丽亚·埃克斯坦 , 马特·博特维尼克 , 泽布·库思·内尔森 :
通过分离的RNN发现认知模型。 NeurIPS公司 2023 2021 【c4】 简·王 , 迈克尔·金 , 尼古拉斯·波切 , 泽布·库思·内尔森 , 蒂娜·朱 , 查尔斯·戴克 , 主笔蔡承业 , 玛丽·卡辛 , 马尔科姆·雷诺兹 , H.弗朗西斯·宋 , 加文·布蒂莫尔 , David P.Reichert(大卫·雷切尔) , 尼尔·C·拉比诺维茨 , 洛伊克·马特(Loic Matthey) , 哈萨比斯 , 亚历山大·勒克纳 , 马特·博特维尼克 :
炼金术:元增强学习代理的基准和分析工具包。 NeurIPS数据集和基准 2021 [i6] 简·X·王 , 迈克尔·金 , 尼古拉斯·波切 , 泽布·库思·内尔森 , 蒂娜·朱 , 查理·戴克 , 主笔蔡承业 , 玛丽·卡辛 , 马尔科姆·雷诺兹 , H.弗朗西斯·宋 , 加文·布蒂莫尔 , David P.Reichert(大卫·雷切尔) , 尼尔·C·拉比诺维茨 , 洛伊克·马特(Loic Matthey) , 哈萨比斯 , 亚历山大·勒克纳 , 马修·博特维尼克 :
炼金术:元强化学习的结构化任务分配。 CoRR公司 abs/2102.02926 ( 2021 ) 2020 【j4】 威尔·达布尼 , 泽布·库思·内尔森 , 内田直志 , 克拉拉·昆·斯塔奎瑟(Clara Kwon Starkweather) , 哈萨比斯 , 雷米·穆诺斯 , 马修·博特维尼克 :
基于多巴胺的强化学习价值的分布代码。 国家。 577 ( 7792 ) : 671-675 ( 2020 ) [i5] 马修·博特维尼克 , 简·X·王 , 威尔·达布尼 , 凯文·米勒 , 泽布·库思·内尔森 :
深度强化学习及其神经科学意义。 CoRR公司 abs/2007.03750 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i4] Ishita Dasgupta公司 , 简·X·王 , 西尔维娅·齐亚帕 , 约瓦娜·米特罗维奇 , 佩德罗·奥尔特加 , 大卫·拉波索 , 爱德华·休斯 , 彼得·巴塔利亚 , 马修·博特维尼克 , 泽布·库思·内尔森 :
元强化学习中的因果推理。 CoRR公司 abs/1901.08162 ( 2019 ) [i3] 佩德罗·奥尔特加 , 简·X·王 , 马克·罗兰 , 蒂姆·吉纳温 , 泽布·库思·内尔森 , 拉兹万·帕斯卡努 , 尼古拉斯·希斯 , 乔尔·维内斯 , 亚历山大·普里策 , 巴勃罗·斯普雷希曼 , Siddhant M.Jayakumar先生 , 汤姆·麦格拉思 , 凯文·米勒 , 穆罕默德·盖什拉希·阿扎尔 , 伊恩·奥斯班德 , 尼尔·C·拉比诺维茨 , 安德烈斯·吉尔吉 , 西尔维娅·齐亚帕 , 西蒙·奥斯宾多 , 叶惠德 , 哈多·范·哈塞尔特 , 南多·德·弗雷塔斯 , 马修·博特维尼克 , 谢恩·莱格 :
序列策略的元学习。 CoRR公司 腹肌/1905.03030 ( 2019 ) 2018 【c3】 塞缪尔·里特 , 简·X·王 , 泽布·库思·内尔森 , 马修·博特维尼克 :
通过元强化学习进行情景控制。 CogSci公司 2018 【c2】 塞缪尔·里特 , 简·X·王 , 泽布·库思·内尔森 , Siddhant M.Jayakumar先生 , 查尔斯·布伦德尔 , 拉兹万·帕斯卡努 , 马修·博特维尼克 :
去过那里,做过那件事:用情节回忆进行元学习。 ICML公司 2018 : 4351-4360 [i2] 塞缪尔·里特 , 简·X·王 , 泽布·库思·内尔森 , Siddhant M.Jayakumar先生 , 查尔斯·布伦德尔 , 拉兹万·帕斯卡努 , 马修·博特维尼克 :
去过那里,做到了:带情节回忆的元学习。 CoRR公司 abs/1805.09692 ( 2018 ) 2017 [j3] 彼得·斯密特纳尔 , 泽布·库思·内尔森 , 西亚沃什·穆罕默德 , 尼古拉·韦斯科夫 , 雷蒙德·多兰 :
局部纹状体奖赏信号可以通过皮质纹状体连接来预测。 神经影像 159 : 9-17 ( 2017 ) 【c1】 简·王 , 泽布·库思·内尔森 , 休伯特·索耶 , 乔尔·雷波 , 德鲁瓦·蒂鲁马拉 , 雷米·穆诺斯 , 查尔斯·布伦德尔 , 达山库马兰 , 马特·博特维尼克 :
学习强化学习。 CogSci公司 2017 2016 [i1] 简·X·王 , 泽布·库思·内尔森 , 德鲁瓦·蒂鲁马拉 , 休伯特·索耶 , 乔尔·雷波 , 雷米·穆诺斯 , 查尔斯·布伦德尔 , 达山库马兰 , 马修·博特维尼克 :
学习强化学习。 CoRR公司 abs/1611.05763 ( 2016 ) 2015 [注2] 马科斯·埃克西德斯(Marcos Economides) , 马克·吉塔特·马西普 , 泽布·库思·内尔森 , 雷蒙德·多兰 :
在受控选择和冲动选择之间进行仲裁。 神经影像 109 : 206-216 ( 2015 ) [j1] 马科斯·埃克西德斯(Marcos Economides) , 泽布·库思·内尔森 , 安妮卡·吕巴特 , 马克·吉塔特·马西普 , 雷蒙德·多兰 :
人类基于模型的推理随着训练而变得自动化。 公共科学图书馆计算。 生物。 11 ( 9 ) ( 2015 )