Eugene Vinitsky

TalkRL: The Reinforcement Learning Podcast

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4y ago 1:06:02

MP3•Episode-Home

Eugene Vinitsky is a PhD student at UC Berkeley advised by Alexandre Bayen. He has interned at Tesla and Deepmind.

Featured References

A learning agent that acquires social norms from public sanctions in decentralized multi-agent settings
Eugene Vinitsky, Raphael Köster, John P. Agapiou, Edgar Duéñez-Guzmán, Alexander Sasha Vezhnevets, Joel Z. Leibo

Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous Vehicles and Multi-Agent RL
Eugene Vinitsky, Nathan Lichtle, Kanaad Parvate, Alexandre Bayen

Lagrangian Control through Deep-RL: Applications to Bottleneck Decongestion
Eugene Vinitsky; Kanaad Parvate; Aboudy Kreidieh; Cathy Wu; Alexandre Bayen 2018

The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
Chao Yu, Akash Velu, Eugene Vinitsky, Yu Wang, Alexandre Bayen, Yi Wu

Additional References

SUMO: Simulation of Urban MObility

72 Episoden

#Reinforcement Learning #Machine Learning #Robin Ranjit Singh Chauhan #Artificial Intelligence #Tech

Eugene Vinitsky

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83 subscribers

published 4y ago

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Eugene Vinitsky is a PhD student at UC Berkeley advised by Alexandre Bayen. He has interned at Tesla and Deepmind.

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Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous Vehicles and Multi-Agent RL
Eugene Vinitsky, Nathan Lichtle, Kanaad Parvate, Alexandre Bayen

Lagrangian Control through Deep-RL: Applications to Bottleneck Decongestion
Eugene Vinitsky; Kanaad Parvate; Aboudy Kreidieh; Cathy Wu; Alexandre Bayen 2018

The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
Chao Yu, Akash Velu, Eugene Vinitsky, Yu Wang, Alexandre Bayen, Yi Wu

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SUMO: Simulation of Urban MObility

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