Tatsuya Matsushima

Cytowane przez

	Wszystkie	Od 2019
Cytowania	434	434
h-indeks	7	7
i10-indeks	6	6

240

120

180

202020212022202320244 46 66 77 239

Współautorzy

Shixiang Shane GuGoogle DeepMindZweryfikowany adres z google.com
Yutaka MatsuoProfessor, University of TokyoZweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp
Hiroki FurutaThe University of TokyoZweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp
Yusuke IwasawaThe University of TokyoZweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp
Ofir NachumOpenAIZweryfikowany adres z openai.com
Tadashi KozunoOMRON SINIC XZweryfikowany adres z alumni.oist.jp
Jiaxian GuoGoogle ResearchZweryfikowany adres z google.com
yuya ikedaThe University of TokyoZweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp
Shohei TaniguchiThe University of TokyoZweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp
Soshi TSUNASHIMAThe University of TokyoZweryfikowany adres z g.ecc.u-tokyo.ac.jp
Sergey LevineUC Berkeley, Physical IntelligenceZweryfikowany adres z eecs.berkeley.edu
Toshiki AokiMassachusetts Institute of TechnologyZweryfikowany adres z mit.edu
Yuki YamashitaThe University of TokyoZweryfikowany adres z nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp
Andy ZengResearch Scientist, Google DeepMindZweryfikowany adres z google.com
Chris PaxtonHello RobotZweryfikowany adres z hello-robot.com
Kento KawaharazukaThe University of TokyoZweryfikowany adres z jsk.imi.i.u-tokyo.ac.jp
Andrew GambardellaPostdoctoral Researcher, University of TokyoZweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp
Tsunekazu OmijaThe University of TokyoZweryfikowany adres z g.ecc.u-tokyo.ac.jp
Aoi HoroThe University of TokyoZweryfikowany adres z g.ecc.u-tokyo.ac.jp
Mimo ShirasakaThe University of TokyoZweryfikowany adres z g.ecc.u-tokyo.ac.jp

Obserwuj

Tatsuya Matsushima

Inne imiona/nazwiska松嶋達也

The University of Tokyo

Zweryfikowany adres z weblab.t.u-tokyo.ac.jp - Strona główna

Deep Learning Artificial Intelligence Machine Learning Reinforcement Learning Robotics


Tytuł Sortuj wg cytatów Sortuj wg roku Sortuj wg tytułu	Cytowane przez Cytowane przez	Rok
Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models: Open X-Embodiment Collaboration A O’Neill, A Rehman, A Maddukuri, A Gupta, A Padalkar, A Lee, A Pooley, ... 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 6892-6903, 2024	198*	2024
Deployment-efficient reinforcement learning via model-based offline optimization T Matsushima, H Furuta, Y Matsuo, O Nachum, S Gu International Conference on Learning Representations, 2021	146	2021
Policy information capacity: Information-theoretic measure for task complexity in deep reinforcement learning H Furuta, T Matsushima, T Kozuno, Y Matsuo, S Levine, O Nachum, ... International Conference on Machine Learning, 3541-3552, 2021	19	2021
Co-adaptation of algorithmic and implementational innovations in inference-based deep reinforcement learning H Furuta, T Kozuno, T Matsushima, Y Matsuo, SS Gu Advances in neural information processing systems 34, 9828-9842, 2021	16*	2021
Real-world robot applications of foundation models: A review K Kawaharazuka, T Matsushima, A Gambardella, J Guo, C Paxton, ... arXiv preprint arXiv:2402.05741, 2024	14	2024
World robot challenge 2020–partner robot: a data-driven approach for room tidying with mobile manipulator T Matsushima, Y Noguchi, J Arima, T Aoki, Y Okita, Y Ikeda, K Ishimoto, ... Advanced Robotics 36 (17-18), 850-869, 2022	14	2022
Tool as embodiment for recursive manipulation Y Noguchi, T Matsushima, Y Matsuo, SS Gu arXiv preprint arXiv:2112.00359, 2021	7	2021
Neuron as an Agent S Ohsawa, K Akuzawa, T Matsushima, G Bezerra, Y Iwasawa, H Kajino, ...	6	2018
Self-recovery prompting: Promptable general purpose service robot system with foundation models and self-recovery M Shirasaka, T Matsushima, S Tsunashima, Y Ikeda, A Horo, S Ikoma, ... 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 17395 …, 2024	4	2024
Collective intelligence for 2d push manipulations with mobile robots S Kuroki, T Matsushima, J Arima, H Furuta, Y Matsuo, SS Gu, Y Tang IEEE Robotics and Automation Letters 8 (5), 2820-2827, 2023	4	2023
Modeling task uncertainty for safe meta-imitation learning T Matsushima, N Kondo, Y Iwasawa, K Nasuno, Y Matsuo Frontiers in Robotics and AI 7, 606361, 2020	2	2020
TRAIL Team Description Paper for RoboCup@ Home 2023 C Tsuji, D Komukai, M Shirasaka, H Wada, T Omija, A Horo, D Furuta, ... arXiv preprint arXiv:2310.03913, 2023	1	2023
学生フォーラム [第 108 回] 学生フォーラムから探る若手研究者のキャリア形成津村賢宏，佐久間洋司，西村優佑，福島康太郎，松嶋達也人工知能 36 (6), 794-797, 2021	1	2021
学生フォーラム [第 107 回] 大澤正彦先生インタビュー「ドラえもんから紐解く人工知能・ロボット」津村賢宏，松嶋達也，宮本拓人工知能 36 (5), 654-658, 2021	1	2021
Pixyz: 複雑な深層生成モデル開発のためのフレームワーク鈴木雅大，金子貴輝，谷口尚平，松嶋達也，松尾豊人工知能学会全国大会論文集第 33 回 (2019), 1L2J1105-1L2J1105, 2019	1	2019
GenDOM: Generalizable One-shot Deformable Object Manipulation with Parameter-Aware Policy S Kuroki, J Guo, T Matsushima, T Okubo, M Kobayashi, Y Ikeda, ... 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 14792 …, 2024		2024
Data-driven Development Process in Service Robot Systems-Discussion Based on a Case Study from the World Robot Summit 2020 Partner Robot Challenge T MATSUSHIMA, Y NOGUCHI, J ARIMA, KENO HARADA, T AOKI, ... 日本ロボット学会誌 42 (2), 189-192, 2024		2024
NLP2024 併設ワークショップ「大規模言語モデルの実世界応用」吉野幸一郎，谷口忠大，持橋大地，河原塚健人，松嶋達也，品川政太朗， ... 自然言語処理 31 (2), 809-815, 2024		2024
Consistency Models を用いた拡散モデルに基づいたロボットの制御方策の高速化とスケーリング池田悠也，髙波亮介，松嶋達也，大島佑太，大久保拓哉，鍋田櫂，松尾豊， ... 人工知能学会全国大会論文集第 38 回 (2024), 4O3OS16e01-4O3OS16e01, 2024		2024
大規模言語モデルの事前知識を活用した構成論的なロボットタスクにおける学習効率の改善髙城頌太，松嶋達也，岩澤有祐，松尾豊人工知能学会全国大会論文集第 38 回 (2024), 3O1OS16b05-3O1OS16b05, 2024		2024

Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.

Prace 1–20

Cytowania rocznie

Powielone cytowania

Scalone cytowania

Dodaj współautorówWspółautorzy

Obserwuj

Cytowane przez

Współautorzy