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Roy, J. (2024). Effective Reward Specification in Deep Reinforcement Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Roy, J., Girgis, R., Romoff, J., Bacon, P.-L., & Pal, C. J. (juillet 2022). Direct Behavior Specification via Constrained Reinforcement Learning [Communication écrite]. 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022), Baltimore, MD, USA. Lien externe
Barde, P., Roy, J., Jeon, W., Pineau, J., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (décembre 2020). Adversarial Soft Advantage Fitting: Imitation Learning without Policy Optimization [Communication écrite]. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) (11 pages). Lien externe
Roy, J., Barde, P., Harvey, F. G., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (décembre 2020). Promoting coordination through policy regularization in multi-agent deep reinforcement learning [Communication écrite]. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). Lien externe
Harvey, F. G., Roy, J., Kanaa, D., & Pal, C. J. (2018). Recurrent semi-supervised classification and constrained adversarial generation with motion capture data. Image and Vision Computing, 78, 42-52. Lien externe
Huber, M., Gilbert, G., Roy, J., Parent, S., Labelle, H., & Périé-Curnier, D. (2016). Sensitivity of MRI parameters within intervertebral discs to the severity of adolescent idiopathic scoliosis. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 76(5), 1123-1131. Lien externe