C.丹尼尔·弗里曼
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2020年–今天
2024 [i17] 吉里·赫隆 , 劳拉·卡尔普 , Gamaleldin F.Elsayed公司 , 罗珊·刘 , 本·阿德拉姆 , 麦克斯韦·L·比莱斯基 , 伯恩德·博内特 , JD公司Reyes , 诺亚·菲德尔 , C.丹尼尔·弗里曼 , 伊泽丁·古尔 , 凯萨琳·凯尼利 , 杰洪·李 , 彼得·J·刘 , 高拉夫·米什拉 , 伊戈尔·莫达奇 , 新阿扎德 , 罗曼·诺瓦克 , 亚伦·帕里西 , 杰弗里·彭宁顿 , 亚历克斯·里兹科夫斯基 , 伊莎贝拉·辛普森 , 哈尼·塞吉 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) , 凯文·斯沃斯基 , 莎拉·维克兰 , 特里斯·沃肯廷 , 小乐超 , Kelvin Xu(徐开尔文) , 贾斯珀·斯诺克 , 西蒙·科恩布利特 :
在知识图上训练语言模型:幻觉及其可检测性的见解。 CoRR公司 abs/2408.07852 ( 2024 ) 2023 【c7】 埃里克·加特纳 , 卢克·梅茨 , 米哈伊洛·安德里卢卡 , C.丹尼尔·弗里曼 , 克里斯蒂安·斯密奇塞斯库 :
基于变换的学习优化。 CVPR公司 2023 : 11970-11979 【c6】 朱兴浩 , 《文昭连》 , 博迪苑 , C.丹尼尔·弗里曼 , Masayoshi Tomizuka先生 :
在机器人到达目标时允许安全接触:在操作空间和空白空间中进行规划和跟踪。 ICRA公司 2023 : 8120-8126 [i16] 刘益新 , 阿维·辛格 , C.丹尼尔·弗里曼 , John D.Co-Reyes公司 , 彼得·J·刘 :
改进大型语言模型微调以解决数学问题。 CoRR公司 abs/2310.10047 ( 2023 ) 【i15】 C.丹尼尔·弗里曼 , 劳拉·卡尔普 , 亚伦·帕里西 , 麦克斯韦·L·比莱斯基 , Gamaleldin F.Elsayed公司 , 亚历克斯·里兹科夫斯基 , 伊莎贝拉·辛普森 , 亚历克斯·阿勒米 , 新阿扎德 , 本·阿德拉姆 , 伯恩德·博内特 , 高拉夫·米什拉 , 哈尼·塞吉 , 伊戈尔·莫达奇 , 伊泽丁·古尔 , 杰洪·李 , John D.Co-Reyes公司 , 杰弗里·彭宁顿 , Kelvin Xu(徐开尔文) , 凯文·斯沃斯基 , Kshiteej Mahajan公司 , 小乐超 , 罗珊·刘 , 西蒙·科恩布利特 , 诺亚常数 , 彼得·J·刘 , 罗曼·诺瓦克 , 钱云迪 , 诺亚·菲德尔 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
前沿语言模型对对手算术不可靠,或“我需要说什么才能让你同意2+2=5?”? CoRR公司 abs/2311.07587 ( 2023 ) 2022 【c5】 卢克·梅茨 , C.丹尼尔·弗里曼 , 哈里森 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
学习型优化器中记忆、计算和性能之间的实际权衡。 科拉斯 2022 : 142-164 [第14条] 佐藤佐治(Satoshi Kataoka) , Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour公司 , C.丹尼尔·弗里曼 , 伊戈尔·莫达奇 :
通过模拟至真实强化学习进行双手操作和依恋。 CoRR公司 abs/2203.08277 ( 2022 ) [i13] 卢克·梅茨 , C.丹尼尔·弗里曼 , 哈里森 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
在学习过的优化器中,内存、计算和性能之间的实际权衡。 CoRR公司 abs/2203.11860 ( 2022 ) [i12] 朱兴浩 , 《文昭连》 , 博迪苑 , C.丹尼尔·弗里曼 , 富津正吉 :
在机器人到达目标时允许安全接触:在操作空间和空白空间中进行规划和跟踪。 CoRR公司 abs/2211.08199 ( 2022 ) [i11] 卢克·梅茨 , 哈里森 , C.丹尼尔·弗里曼 , 阿米尔商人 , 卢卡斯·拜尔 , 詹姆斯·布拉德伯里 , 纳曼·阿格拉瓦尔 , 本·普尔 , 伊戈尔·莫达奇 , 亚当·罗伯茨 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
VeLO:通过扩大规模来训练多才多艺的学习型优化器。 CoRR公司 abs/2211.09760 ( 2022 ) [i10] 埃里克·加特纳 , 卢克·梅茨 , 米哈伊洛·安德里卢卡 , C.丹尼尔·弗里曼 , 克里斯蒂安·斯密奇塞斯库 :
基于变换的学习优化。 CoRR公司 abs/2212.01055 ( 2022 ) 2021 【c4】 C.丹尼尔·弗里曼 , 埃里克·弗雷 , 安东·雷楚克 , 塞尔坦·吉尔金 , 伊戈尔·莫达奇 , 奥利维尔·巴瑟姆 :
Brax-用于大规模刚体模拟的可微分物理引擎。 NeurIPS数据集和基准 2021 [第九章] 卢克·梅茨 , C.丹尼尔·弗里曼 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
使用随机初始化的学习优化器训练学习优化程序。 CoRR公司 abs/2101.07367 ( 2021 ) [i8] C.丹尼尔·弗里曼 , 埃里克·弗雷 , 安东·雷楚克 , 谢尔坦·吉尔金 , 伊戈尔·莫达奇 , 奥利维尔·巴瑟姆 :
Brax-用于大规模刚体模拟的可微分物理引擎。 CoRR公司 abs/2106.13281 ( 2021 ) [i7] 《世祥·谢恩古》 , 曼弗雷德·迪亚兹 , C.丹尼尔·弗里曼 , Hiroki Furuta公司 , Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour公司 , 安东·雷楚克 , 拜伦·戴维 , 埃里克·弗雷 , 欧文美洲狮 , 奥利维尔·巴瑟姆 :
Braxlines:薪酬最大化以外RL驱动行为工程的快速交互式工具包。 CoRR公司 腹肌/2110.04686 ( 2021 ) [i6] 卢克·梅茨 , C.丹尼尔·弗里曼 , 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , 塔尔·卡奇曼 :
坡度并不是你所需要的全部。 CoRR公司 abs/2111.05803 ( 2021 ) 2020 [i5] 卢克·梅茨 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , 孙若曦 , C.丹尼尔·弗里曼 , 本·普尔 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
使用一千个优化任务学习超参数搜索策略。 CoRR公司 abs/2002.11887 ( 2020 ) [i4] 卢克·梅茨 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , C.丹尼尔·弗里曼 , 本·普尔 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
任务、稳定性、体系结构和计算:培训更有效的学习过的优化器,并使用它们进行自我培训。 CoRR公司 abs/2009.11243 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c3】 卢克·梅茨 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , 杰里米·尼克松 , C.丹尼尔·弗里曼 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
在学习优化器的培训中了解和纠正病理。 ICML公司 2019 : 4556-4565 【c2】 C.丹尼尔·弗里曼 , 大卫·哈 , 卢克·梅茨 :
学习预测而不展望未来:没有前瞻性预测的世界模型。 NeurIPS公司 2019 : 5380-5391 [i3] C.丹尼尔·弗里曼 , 卢克·梅茨 , 大卫·哈 :
学习预测而不展望未来:没有前瞻性预测的世界模型。 CoRR公司 abs/1910.13038 ( 2019 ) 2018 [i2] 卢克·梅茨 , 尼鲁·马赫斯瓦拉纳坦 , 杰里米·尼克松 , C.丹尼尔·弗里曼 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
学习的优化器在墙锁和测试损失方面优于SGD。 CoRR公司 abs/1810.10180 ( 2018 ) 2017 【c1】 C.丹尼尔·弗里曼 , 琼·布鲁纳 :
半校正网络优化的拓扑和几何。 ICLR(海报) 2017 2016 [i1] C.丹尼尔·弗里曼 , 琼·布鲁纳 :
半校正网络优化的拓扑和几何。 CoRR公司 abs/1611.01540 ( 2016 )