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Yannis Flet-Berliac

 Gerado a 04 de Janeiro de 2026 01:45 AM

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Conteúdo SEO

Título

Yannis Flet-Berliac

Cumprimento : 19

Perfeito, o Título contém entre 10 e 70 caracteres.

Descrição

Postdoc at Stanford

Cumprimento : 19

Idealmente, a Descrição META deve conter entre 70 e 160 caracteres (incluíndo espaços).

Palavras-chave

Mau. Não detetámos palavras-chave META na sua página.

Propriedades Og Meta

Boa! Esta página tira vantagens das propriedades Og.

Propriedade Conteúdo
site_name Yannis Flet-Berliac
url /
title Yannis Flet-Berliac
description Postdoc at Stanford
image /img/portrait.jpg
locale en-us
updated_time 2017-10-15T00:00:00+00:00

Cabeçalhos

H1 H2 H3 H4 H5 H6
6 1 5 10 1 0
  • [H1] Publications
  • [H1] Invited Talks
  • [H1] Selected Software
  • [H1] Teaching
  • [H1] Professional Experience
  • [H1] More
  • [H2] Yannis Flet-Berliac
  • [H3] Postdoc at Stanford
  • [H3] Associate Program Chair at ICML
  • [H3] Stanford AI Lab
  • [H3] Interests
  • [H3] Education
  • [H4] Postdoctoral Scholar
  • [H4] Stanford University
  • [H4] Machine Learning Engineer
  • [H4] iAdvize
  • [H4] Research Assistant
  • [H4] DTU
  • [H4] Machine Learning Researcher
  • [H4] Soply (part-time during MSc)
  • [H4] Machine Learning Engineer
  • [H4] EasyTranslate (part-time during MSc)
  • [H5] Cite

Imagens

Encontrámos 1 imagens nesta página.

Bom, a maioria das imagens têm o atributo ALT definidos.

Rácio Texto/HTML

Rácio : 40%

Ideal! O rácio de texto para código HTML desta página está entre 25 e 70 porcento.

Flash

Perfeito, não foi encontrado conteúdo Flash nesta página.

Iframe

Excelente, não foram detetadas Iframes nesta página.

Reescrita de URL

Perfeito. As ligações aparentam ser limpas!

Underscores (traços inferiores) nas URLs

Detetámos 'underscores' (traços inferiores) nas suas URLs. O uso hífens é mais eficiente em termos de otimização SEO.

Ligações para a própria página

Encontrámos um total de 63 ligações incluindo 25 ligações a ficheiros

Âncoras Tipo Sumo
Yannis Flet-Berliac Internas Passa sumo
Stanford AI Lab Externas Passa sumo
Emma Brunskill Externas Passa sumo
Running Externas Passa sumo
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Waypoint Transformer: Reinforcement Learning via Supervised Learning with Intermediate Targets Internas Passa sumo
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Model-based Offline Reinforcement Learning with Local Misspecification Internas Passa sumo
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Data-Efficient Pipeline for Offline Reinforcement Learning with Limited Data Internas Passa sumo
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Slides Internas Passa sumo
Offline Policy Optimization with Eligible Actions Internas Passa sumo
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SAAC: Safe Reinforcement Learning as an Adversarial Game of Actor-Critics Internas Passa sumo
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PDF (extended version) Internas Passa sumo
Sample-Efficient Deep Reinforcement Learning for Control, Exploration and Safety Internas Passa sumo
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Adversarially Guided Actor-Critic Internas Passa sumo
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PDF Internas Passa sumo
Slides Internas Passa sumo
Learning Value Functions in Deep Policy Gradients using Residual Variance Internas Passa sumo
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PDF Internas Passa sumo
Slides Internas Passa sumo
Only Relevant Information Matters: Filtering Out Noisy Samples to Boost RL Internas Passa sumo
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PDF Internas Passa sumo
Temperature Decreases Spread Parameters of the New Covid-19 Case Dynamics Internas Passa sumo
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PDF Internas Passa sumo
Efficient Actor-Critics under the Prism of Variance Internas Passa sumo
Adversarially Guided Actor-Critic Internas Passa sumo
Slides Internas Passa sumo
Learning Value Functions using Residual Variance in Deep Policy Gradients Internas Passa sumo
Slides Internas Passa sumo
Oral & Panel Discussion: Do we control the algorithms we create? Internas Passa sumo
Improving Policy Gradient Updates with MERL and SAUNA Internas Passa sumo
Deep Reinforcement Learning at Scale Internas Passa sumo
QA and Deep Learning for Language Understanding Internas Passa sumo
rlberry Externas Passa sumo
adversarially-guided-actor-critic Externas Passa sumo
actor-with-variance-estimated-critic Externas Passa sumo
rlss-2019 Externas Passa sumo
Reinforcement Learning - Fall 2019 - MVA - ENS Paris-Saclay Externas Passa sumo
Reinforcement Learning Summer School 2019 Externas Passa sumo
Associate Chair ➞ International Conference on Machine Learning (ICML) Externas Passa sumo
Program Committee ➞ European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL) Externas Passa sumo
Organizing Committee & TA ➞ Reinforcement Learning Summer School (RLSS) Externas Passa sumo
Participated ➞ Machine Learning Summer School (MLSS) Externas Passa sumo
Collaboration with Artist Thomas Depas ➞ Princess of Parallelograms Externas Passa sumo
Exhibition pictures Internas Passa sumo
Academic Externas Passa sumo
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Palavras-chave SEO

Núvem de palavras-chave

learning machine research reinforcement conference pdf link flet-berliac presented deep

Consistência das Palavras-chave

Palavra-chave Conteúdo Título Palavras-chave Descrição Cabeçalhos
learning 31
reinforcement 16
flet-berliac 14
pdf 11
deep 11

Usabilidade

Url

Domínio : ynns.io

Cumprimento : 7

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Facilidade de Impressão

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Língua

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Tipo de Documento

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