莱纳斯·吉斯连
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2020年–今天
2024 [j1] 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 莱纳斯·吉斯连 , 乔金·伯格达尔 , 康拉德·托尔马 , 安德鲁·巴格达诺夫 :
具有好奇条件的近距离轨迹的自动游戏测试和验证。 IEEE传输。 游戏 16 ( 1 ) : 113-126 ( 2024 ) [第18条] 德里克·亚德加罗夫 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 康拉德·托尔马 , 艾萨·埃利卡利 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过模拟学习中的数据增强改进游戏代理的泛化。 欧洲协调委员会 2024 : 1-8 [第17条] 约阿金·贝格达尔 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 莱纳斯·吉斯连 :
塔防游戏中高层战略控制的强化学习。 CoG公司 2024 : 1-8 [第16条] 莱昂纳多·马里尼 , 莱纳斯·吉斯连 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 :
在游戏开发中利用大型语言模型进行有效的失败分析。 CoG公司 2024 : 1-8 [i13] 莱昂纳多·马里尼 , 莱纳斯·吉斯连 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 :
在游戏开发中利用大型语言模型进行有效的失败分析。 CoRR公司 腹肌/2406.07084 ( 2024 ) [i12] 约阿金·贝格达尔 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 莱纳斯·吉斯连 :
塔防游戏中高层战略控制的强化学习。 CoRR公司 abs/2406.07980 ( 2024 ) [i11] 卡洛斯·加西亚·林 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
使用深度卷积神经网络检测视频游戏中渲染的故障。 CoRR公司 abs/2406.08231 ( 2024 ) 2023 [第15条] 威廉·斯皮尔伯格 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
使用多模式对抗模拟学习生成游戏角色。 CoG公司 2023 : 1-8 [第14条] 乔纳斯·吉尔伯格 , 约阿金·贝格达尔 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 安德鲁·伊金斯 , 莱纳斯·吉斯连 :
在AAA游戏中部署强化学习代理进行游戏测试的技术挑战。 CoG公司 2023 : 1-8 [第13条] 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 约阿金·贝格达尔 , 康拉德·托尔马 , 安德鲁·巴格达诺夫 , 莱纳斯·吉斯连 :
使用模拟学习在电脑游戏中提供信息设计和验证帮助。 CoG公司 2023 : 1-8 [i10] 乔纳斯·吉尔伯格 , 约阿金·贝格达尔 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 安德鲁·伊金斯 , 莱纳斯·吉斯连 :
在AAA游戏中部署强化学习代理进行游戏测试的技术挑战。 CoRR公司 abs/2307.11105 ( 2023 ) [第九章] 威廉·阿尔伯格 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
使用多模式对抗模拟学习生成游戏角色。 CoRR公司 abs/2308.07598 ( 2023 ) [i8] 德里克·亚德加罗夫 , 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过模拟学习中的数据增强改进游戏代理的泛化。 CoRR公司 abs/2309.12815 ( 2023 ) 2022 [第12条] 马蒂尔达·塔姆 , 奥利维娅·沙蒙 , 赫克托·阿纳登·利昂 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过监督学习自动测试和验证细节级别缩减。 CoG公司 2022 : 191-198 [i7] 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 莱纳斯·吉斯连 , 约阿金·贝格达尔 , 康拉德·托尔马 , 安德鲁·巴格达诺夫 :
CCPT:使用好奇条件下的近距离轨迹进行自动游戏测试和验证。 CoRR公司 abs/2202.10057 ( 2022 ) [i6] 亚历山德罗·塞斯蒂尼 , 约阿金·贝格达尔 , 康拉德·托尔马 , 安德鲁·巴格达诺夫 , 莱纳斯·吉斯连 :
使用模拟学习在计算机游戏中提供信息设计和验证帮助。 CoRR公司 腹肌/2208.07811 ( 2022 ) [i5] 马蒂尔达·塔姆 , 奥利维娅·沙蒙 , 赫克托·阿纳登·利昂 , 康拉德·托尔马尔 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过监督学习自动测试和验证细节级别缩减。 CoRR公司 abs/2208.12674 ( 2022 ) 2021 [第11条] 莱纳斯·吉斯连 , 安迪·伊金斯 , 卡米洛·戈迪略 , 乔金·伯格达尔 , 康拉德·托尔马 :
针对程序性内容生成的对抗强化学习。 CoG公司 2021 : 1-8 [c10] 卡米洛·戈迪略 , 约阿金·贝格达尔 , 康拉德·托尔马尔 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过好奇心驱动的强化学习代理提高游戏测试覆盖率。 CoG公司 2021 : 1-8 [i4] 莱纳斯·吉斯连 , 安迪·伊金斯 , 卡米洛·戈迪略 , 乔金·伯格达尔 , 康拉德·托尔马 :
针对程序性内容生成的对抗强化学习。 CoRR公司 abs/2103.04847 ( 2021 ) [i3] 卡米洛·戈迪略 , 约阿金·贝格达尔 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过好奇心驱动的强化学习代理提高游戏测试覆盖率。 CoRR公司 abs/2103.13798 ( 2021 ) [i2] 约阿金·贝格达尔 , 卡米洛·戈迪略 , 康拉德·托尔马尔 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过深度强化学习增强自动游戏测试。 CoRR公司 abs/2103.15819 ( 2021 ) 2020 【c9】 卡洛斯·加西亚·林 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
使用深度卷积神经网络检测视频游戏中的渲染闪光。 AIIDE公司 2020 : 66-73 【c8】 约阿金·贝格达尔 , 卡米洛·戈迪略 , 康拉德·托尔马 , 莱纳斯·吉斯连 :
通过深度强化学习增强自动游戏测试。 CoG公司 2020 : 600-603
2010 – 2019
2018 【c7】 杰克·哈默 , 莱纳斯·吉斯连 , 豪尔赫·德尔瓦尔 , 亨里克·霍尔斯特 , 约阿金·贝格达尔 , 汤姆·奥尔森 , Kristoffer Sjö , 马格努斯·诺丁 :
3D游戏中并行动作的模仿学习。 CIG公司 2018 : 1-8 [i1] 杰克·哈默 , 莱纳斯·吉斯连 , 亨里克·霍尔斯特 , 乔金·伯格达尔 , 汤姆·奥尔森 , 克里斯托弗·舍尔 , 马格努斯·诺丁 :
3D游戏中并行动作的模仿学习。 CoRR公司 abs/1803.05402 ( 2018 ) 2017 【c6】 巴巴克·托基亚尼·里兹 , 法扎德·卡姆拉尼 , 莱纳斯·J·洛钦宁 , 莱纳斯·吉斯连 :
评估地面作战模拟中计算机生成部队的深层强化学习。 SMC公司 2017 : 3433-3438 2016 【c5】 莱纳斯·吉斯连 , 安德烈亚斯·霍恩达尔 :
供应链管理中风险和成本评估的定量方法。 EISIC公司 2016 : 180-183 2015 【c4】 莱纳斯·吉斯连 , 安德斯·特恩 :
信息管理和决策支持的语义方法:在人道主义排雷行动中的应用。 EISIC公司 2015 : 75-82 【c3】 安德烈亚斯·霍恩达尔 , 莱纳斯·吉斯连 :
危机形势下形势评估实地观察结果的动态和情境感知报告:信息收集和感知的综合系统。 ISCRAM米 2015 : 132-139 2012 【c2】 莱纳斯·吉斯连 , 标记B.环 , 马修·卢西夫 , 尤根·施密杜贝尔(Jürgen Schmidhuber) :
通过区域分解进行模块值迭代。 AGI公司 2012 : 69-78 2011 【c1】 莱纳斯·吉斯连 , 马修·卢西夫 , 文森特·格拉齐亚诺 , 尤根·施密杜贝尔(Jürgen Schmidhuber) :
强化学习用连续定尺寸压缩机。 AGI公司 2011 : 31-40