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个人简介
This research spans the entire range from theory to implementation. On the theoretical side my research focuses on connections between classical notions of optimality in stochastic systems and inequality relationships between information theoretic quantities obtained via probability and measure theory. In terms of computational methods I focus on Monte-Carlo methods for online optimization, and efficient machine learning algorithms, such as neural networks and gaussian processes, for identifying system dynamics from data. The key tool that I use to implement these methods on real robots is massive parallel computing with GPUs.
研究兴趣
论文共 21 篇作者统计合作学者相似作者
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user-613ea93de55422cecdace10f(2019)
引用2浏览0引用
2
0
arXiv: Robotics (2019)
引用9浏览0EI引用
9
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user-5e9d449e4c775e765d44d7c9(2017)
引用1浏览0引用
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