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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Vaithilingam Sudhakar, A., Nekoei, H., Reymond, M., Rajendran, J., Liu, M., & Anbil Parthipan, S. C. (avril 2025). A generalist hanabi agent [Communication écrite]. 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Singapore, Singapore. Lien externe
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2024). Correction to: Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 1 page. Lien externe
Nekoei, H., Badrinaaraayanan, A., Sinha, A., Amini, M., Rajendran, J., Mahajan, A., & Anbil Parthipan, S. C. (août 2023). Dealing with non-stationarity in decentralized cooperative multi-agent deep reinforcement learning via multi-timescale learning [Communication écrite]. 2nd Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs 2023), Montreal, Qc. Canada. Non disponible
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2023). Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 32 pages. Lien externe
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (mai 2023). Multi-Agent Reinforcement Learning for Fast-Timescale Demand Response of Residential Loads [Affiche]. 22nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2023), London, UK. Publié dans Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. Lien externe
Nekoei, H., Zhao, X. T., Rajendran, J., Liu, M. A., & Anbil Parthipan, S. C. (août 2023). Towards few-shot coordination : revisiting ad-hoc teamplay challenge in the game of Hanabi [Communication écrite]. 2nd Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs 2023), Montreal, Qc, Canada. Non disponible
Nekoei, H., Badrinaaraayanan, A., Courville, A., & Anbil Parthipan, S. C. (juillet 2021). Continuous Coordination As a Realistic Scenario for Lifelong Learning [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning (ICML 2021). Lien externe
Van Seijen, H., Nekoei, H., Racah, E., & Anbil Parthipan, S. C. (décembre 2020). The LoCA regret: A consistent metric to evaluate model-based behavior in reinforcement learning [Communication écrite]. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). Non disponible
