Tejas Kulkarni

@tejasdkulkarni

My goal is to computationally understand our minds and brains to create AI. Exploring consciousness. Scientist at DeepMind. Prev MIT. Views are entirely my own.

যোগদান করেছেন জুলাই ২০০৯

টুইট

আপনি @tejasdkulkarni-কে ব্লক করেছেন

আপনি কি এই টুইটগুলি দেখতে চাওয়ার বিষয়ে নিশ্চিত? টুইটগুলি দেখা হলে @tejasdkulkarni অবরোধ মুক্ত হবে না।

  1. ১৮ জুলাই

    This interesting paper argues for 1/(norm of deep successor representation) as an intrinsic reward for exploration

    পূর্বাবস্থায়
  2. ১২ জুলাই

    If you are curious about how DeepRL, GANs and program synthesis fit together in the long term, come to our ICML oral at 5 pm in A7 (deep learning adversarial section)

    পূর্বাবস্থায়
  3. ২৮ জুন

    While tracing the history of where RL algorithms originated, I came across this seminal paper again from 1960 -- . Footnote 18 starts to vaguely introduce the idea of temporal difference learning.

    পূর্বাবস্থায়
  4. ২৬ জুন

    For the last couple of days my walk back home is synced with their evening canal stroll

    পূর্বাবস্থায়
  5. ২১ জুন

    Vision as inverse graphics is one of my long term bets. Cool results on 3D car scene data

    পূর্বাবস্থায়
  6. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৪ জুন

    Neural Video Games: distilling video games with Neural Networks so accurately that you can play as if you were playing the real thing in real time. Congrats & al!

    পূর্বাবস্থায়
  7. ৩ জুন

    This talk from Malik made an impression on me during grad school — — I don’t see how model free, model based or unsupervised learning methods scale meaningfully for sensory motor domains without learning such reusable abstractions.

    পূর্বাবস্থায়
  8. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১০ মে

    SpotMini Autonomous Navigation via

    পূর্বাবস্থায়
  9. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২ মে
    এই থ্রেডটি দেখান
    পূর্বাবস্থায়
  10. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২৮ এপ্রিল

    Several machine learning researchers have signed a statement regarding the upcoming launch of Nature Machine Intelligence. If you agree, I encourage you to sign this as well.

    এই থ্রেডটি দেখান
    পূর্বাবস্থায়
  11. ২৩ এপ্রিল

    Consider submitting and attending this workshop that we are organising at ICML. From my perspective, it is an avenue to find and form connections between neural networks, pattern recognition and program synthesis

    পূর্বাবস্থায়
  12. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৩ এপ্রিল
    -কে উত্তর দিচ্ছেন

    Yes, excessive automation at Tesla was a mistake. To be precise, my mistake. Humans are underrated.

    পূর্বাবস্থায়
  13. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৩ এপ্রিল

    Our RSS 2018 paper "Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots" is accepted! (with Jie Tan, Tingnan Zhang, Erwin Coumans, Atil Iscen, Yunfei Bai, Danijar Hafner, Steven Bohez, Vincent Vanhoucke) Working Video:

    এই থ্রেডটি দেখান
    পূর্বাবস্থায়
  14. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১০ এপ্রিল

    Check out our paper on extreme image compression using GANs. We compress 1024x512px images to only 2kB, with superior visual quality compared to prior approaches at double the size! Project page: arXiv:

    পূর্বাবস্থায়
  15. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৩ এপ্রিল

    Being able to reason about abstract situations is necessary for AGI. A potential solution is a neural network code with which you can plan and extrapolate to harder tasks! Check out Universal Planning Networks, jointly done with and Sergey Levine.

    পূর্বাবস্থায়
  16. ৩ এপ্রিল

    Inverse graphics in macaque brains! Really nice work from

    পূর্বাবস্থায়
  17. ৩০ মার্চ
    পূর্বাবস্থায়
  18. ২৭ মার্চ
    পূর্বাবস্থায়
  19. ২৭ মার্চ

    Work with , Igor, and . DeepRL + GANs + Program Synthesis + Robots

    পূর্বাবস্থায়
  20. ২৫ মার্চ

    DeepRL=DL+Search+update rules. What matters now is to improve the search by sample efficiently learning models. It’s very hard from pixels by sticking to 1 technique. But perhaps the combination of DL, ‘classical’ perception, planners and program induction can take us closer.

    পূর্বাবস্থায়

লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।

টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।

    আপনিও পছন্দ করতে পারেন

    ·