詹姆斯·赖特
人员信息
其他同名人员
詹姆斯·赖特·夏普 詹姆斯·赖特 詹姆斯·赖特 詹姆斯·赖特 詹姆斯·克里斯托弗·赖特 詹姆斯·赖特 詹姆斯·约瑟夫·赖特 詹姆斯·莱特 詹姆斯·赖特 马修·赖特 0002 (又名:马修·詹姆斯·赖特) — 斯坦福大学音乐与声学计算机研究中心,加利福尼亚州,美国 (还有1个)
SPARQL查询
优化列表
2020年–今天
2024 [第19条] 格雷格·德伊恩 , 苏菲·格林伍德 , 凯文·莱顿-布朗 , 詹姆斯·赖特 :
如何评估行为模型。 AAAI公司 2024 : 9636-9644 [第18条] 文森特·刘 , 詹姆斯·赖特 , 马莎怀特 :
利用行为影响规律和外源状态变量进行离线强化学习(摘要重印)。 AAAI公司 2024 : 22706 2023 [j7] 文森特·刘 , 詹姆斯·赖特 , 马莎怀特 :
利用动作影响规律和外源状态变量进行离线强化学习。 J.阿蒂夫。 智力。 物件。 77 : 71-101 ( 2023 ) [c17] 丹尼尔·崔 , 杰森·D·哈特林 , 詹姆斯·赖特 :
非战略计量经济学(用于初始游戏)。 美国原子能机构 2023 : 634-642 [第16条] 何嘉琪 , 瑞文·麦奎因 , 娜塔莉·庞巴迪埃里 , 卡里姆·阿里 , 詹姆斯·赖特 , 克里斯蒂娜·西富恩特斯 :
找到一组最佳静态分析器来检测软件漏洞。 国际中小企业联合会 2023 : 463-473 [第15条] 瑞文·麦奎因 , 詹姆斯·赖特 :
通过Polymatrix可分解性保证多人游戏中的自玩。 NeurIPS公司 2023 [i16] 格雷格·德恩 , 苏菲·格林伍德 , 凯文·莱顿-布朗 , 詹姆斯·赖特 :
行为博弈论的损失函数。 CoRR公司 abs/2306.04778 ( 2023 ) 【i15】 瑞文·麦奎因 , 詹姆斯·赖特 :
通过Polymatrix分解保证多人游戏中的自我游戏。 CoRR公司 abs/2310.11518 ( 2023 ) 2022 [j6] 丽莎·阮光道 , 詹姆斯·赖特 , 卡里姆·阿里 :
为什么软件开发人员使用静态分析工具? 以用户为中心的开发人员需求和动机研究。 IEEE传输。 软件工程师。 48 ( 三 ) : 835-847 ( 2022 ) [第14条] 格雷格·德伊恩 , 杰森·德伊恩 , 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
聚焦:发现深度学习模型中系统错误的通用方法。 FAccT公司 2022 : 1962-1981 [第14条] 丹尼尔·崔 , 杰森·D·哈特林 , 詹姆斯·赖特 :
非战略结构推断(用于初始游戏)。 CoRR公司 abs/2208.06521 ( 2022 ) 2021 [第13条] 达斯汀·莫里尔 , 瑞安·德奥拉齐奥 , 雷卡·萨法蒂 , 马克·兰科特 , 詹姆斯·赖特 , 艾米·格林沃尔德 , 迈克尔·鲍林 :
关联博弈的后见与时序合理性。 AAAI公司 2021 : 5584-5594 [第12条] 达斯汀·莫里尔 , 瑞安·德奥拉齐奥 , 马克·兰科特 , 詹姆斯·赖特 , 迈克尔·鲍林 , 艾米·格林沃尔德 :
广泛形式博弈中的有效偏差类型和后见理性学习。 ICML公司 2021 : 7818-7828 [第11条] 米歇尔·阿尔巴赫 , 詹姆斯·赖特 :
准确性在多域算法过程公平性中的作用。 欧盟委员会 2021 : 29-49 [i13] 达斯汀·莫里尔 , 瑞安·德奥拉齐奥 , 马克·兰科特 , 詹姆斯·赖特 , 迈克尔·鲍林 , 艾米·格林沃尔德 :
大规模游戏中有效的偏差类型和后视合理性学习。 CoRR公司 abs/2102.06973 ( 2021 ) [i12] 谢罗兹·汗 , 詹姆斯·赖特 :
信息泄露、随机伤害和成本过滤:对社交媒体平台监管的委托代理分析。 CoRR公司 abs/2106.09847 ( 2021 ) [i11] 格雷格·德伊恩 , 杰森·德伊恩 , 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
聚焦:发现深度学习模型中系统错误的通用方法。 CoRR公司 abs/2107.00758 ( 2021 ) [i10] 文森特·刘 , 詹姆斯·赖特 , 马莎怀特 :
利用行为影响规律和部分已知模型进行离线强化学习。 CoRR公司 abs/2111.08066 ( 2021 ) 2020 [j5] 丹尼尔·戈德斯坦 , R.Preston McAfee先生 , 悉达斯·苏里 , 詹姆斯·赖特 :
学习何时停止搜索。 管理。 科学。 66 ( 三 ) : 1375-1394 ( 2020 ) [第10条] 瑞安·德奥拉齐奥 , 达斯汀·莫里尔 , 詹姆斯·赖特 , 迈克尔·鲍林 :
求解游戏的替代函数近似参数化:对ƒ-回归反事实后悔最小化的分析。 美国原子能机构 2020 : 339-347 【c9】 高希爱丽丝 , 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
通过同行预测和对基本事实的有限访问来激励评估(扩展摘要)。 国际JCAI 2020 : 5140-5144 【c8】 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
战略行为和非战略行为之间的正式分离。 欧盟委员会 2020 : 535-536 [第九章] 瑞文·麦奎因 , 尼古拉斯·庞巴迪埃里 , 詹姆斯·赖特 , 卡里姆·阿里 :
博弈论恶意软件检测。 CoRR公司 abs/2012.00817 ( 2020 ) [i8] 达斯汀·莫里尔 , 瑞安·德奥拉齐奥 , 雷卡·萨法蒂 , 马克·兰科特 , 詹姆斯·赖特 , 艾米·格林沃尔德 , 迈克尔·鲍林 :
关联游戏的后见和顺序合理性。 CoRR公司 abs/2012.05874 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j4] 高希爱丽丝 , 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
通过同行预测激励评估,限制了解基本事实。 Artif公司。 智力。 275 : 618-638 ( 2019 ) [j3] 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿·布朗 :
预测游戏中人类行为的0级模型。 J.阿蒂夫。 智力。 物件。 64 : 357-383 ( 2019 ) [i7] 瑞安·德奥拉齐奥 , 达斯汀·莫里尔 , 詹姆斯·赖特 :
近似回归匹配算法的界限。 CoRR公司 abs/1910.01706 ( 2019 ) [i6] 瑞安·德奥拉齐奥 , 达斯汀·莫里尔 , 詹姆斯·赖特 , 迈克尔·鲍林 :
求解游戏的替代函数近似参数化:f-回归反事实后悔最小化分析。 CoRR公司 abs/1912.02967 ( 2019 ) 2018 [i5] 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
将战略推理和非战略推理之间的边界形式化。 CoRR公司 abs/1812.11571 ( 2018 ) 2017 [注2] 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
在无重复、同时移动的游戏中预测人类行为。 游戏经济。 贝哈夫。 106 : 16-37 ( 2017 ) 【c7】 丹尼尔·戈德斯坦 , R.Preston McAfee先生 , 悉达斯·苏里 , 詹姆斯·赖特 :
学习秘书重复问题。 欧盟委员会 2017 : 541 [i4] 丹尼尔·戈德斯坦 , R.Preston McAfee先生 , 悉达斯·苏里 , 詹姆斯·赖特 :
学习秘书重复问题。 CoRR公司 abs/1708.08831 ( 2017 ) 2016 【c6】 杰森·哈特福德 , 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
预测人类战略行为的深度学习。 NIPS公司 2016 : 2424-2432 [i3] 高希爱丽丝 , 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
通过对基本事实的有限了解来激励评估:同行预测使事情变得更糟。 CoRR公司 abs/1606.07042 ( 2016 ) [i2] 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
预测游戏中人类行为的0级行为模型。 CoRR公司 abs/1609.08923 ( 2016 ) 2015 【c5】 詹姆斯·赖特 :
行为博弈论:预测模型和机制。 加拿大人工智能 2015 : 356-359 【c4】 詹姆斯·赖特 , 克里斯·桑顿 , 凯文·莱顿-布朗 :
机械助教:部分自动化高收费同行评分。 SIGCSE公司 2015 : 96-101 2014 【c3】 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
用于预测游戏中人类行为的0级元模型。 欧盟委员会 2014 : 857-874 2013 [i1] 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
评估、理解和改进行为博弈理论模型,用于预测非重复正常形式游戏中的人类行为。 CoRR公司 腹肌/1306.0918 ( 2013 ) 2012 [c2] 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
行为博弈论模型:参数分析的贝叶斯框架。 美国原子能机构 2012 : 921-930 2011 [j1] 詹姆斯·赖特 , 阿尔伯特·新疆 , 凯文·莱顿-布朗 :
非线性博弈的线性求解器:使用枢轴算法在 n个 -玩家游戏。 SIGecom交易所。 10 ( 1 ) : 9-12 ( 2011 ) 2010 【c1】 詹姆斯·赖特 , 凯文·莱顿-布朗 :
超越平衡:预测正常形式游戏中的人类行为。 AAAI公司 2010 : 901-907