Accéder directement au contenu

David Filliat

12
Documents

Présentation

Je suis professeur dans l'équipe Robotique et Vision de l'Unité Informatique et Ingénierie des Systèmes à l'ENSTA ParisTech. Je suis aussi membre de l'équipe INRIA/ENSTA ParisTech FLOWERS. Mes recherches portent sur la robotique cognitive et plus particulièrement l'approche développementale de la robotique. Mon objectif est de développer des méthodes pour simplifier et rendre plus robuste l'utilisation de robots dans la vie courante et d'augmenter leur autonomie. Je m'intéresse plus particulièrement à la navigation sémantique et basée sur la vision, la perception multi-modale, l'apprentissage social et non supervisé et leurs applications aux robots humanoïdes et mobiles.
Je suis professeur dans l'équipe Robotique et Vision de l'Unité Informatique et Ingénierie des Systèmes à l'ENSTA ParisTech. Je suis aussi membre de l'équipe INRIA/ENSTA ParisTech FLOWERS. Mes recherches portent sur la robotique cognitive et plus particulièrement l'approche développementale de la robotique. Mon objectif est de développer des méthodes pour simplifier et rendre plus robuste l'utilisation de robots dans la vie courante et d'augmenter leur autonomie. Je m'intéresse plus particulièrement à la navigation sémantique et basée sur la vision, la perception multi-modale, l'apprentissage social et non supervisé et leurs applications aux robots humanoïdes et mobiles.

Publications

natalia-diaz-rodriguez

Continual Reinforcement Learning deployed in Real-life using Policy Distillation and Sim2Real Transfer

René Traoré , Hugo Caselles-Dupré , Timothée Lesort , Te Sun , Natalia Díaz-Rodríguez
ICML Workshop on “Multi-Task and Lifelong Reinforcement Learning”, Jun 2019, Long Beach, United States
Communication dans un congrès hal-02285839v1
Image document

Deep unsupervised state representation learning with robotic priors: a robustness analysis

Timothée Lesort , Mathieu Seurin , Xinrui Li , Natalia Díaz-Rodríguez , David Filliat
IJCNN 2019 - International Joint Conference on Neural Networks, Jul 2019, Budapest, Hungary. pp.1-8, ⟨10.1109/IJCNN.2019.8852042⟩
Communication dans un congrès hal-02381375v1
Image document

DISCORL: Continual reinforcement learning via policy distillation

René Traoré , Hugo Caselles-Dupré , Timothée Lesort , Te Sun , Guanghang Cai
NeurIPS workshop on Deep Reinforcement Learning, Dec 2019, Vancouver, Canada
Communication dans un congrès hal-02381494v1

Decoupling feature extraction from policy learning: assessing benefits of state representation learning in goal based robotics

Antonin Raffin , Ashley Hill , René Traoré , Timothée Lesort , Natalia Díaz-Rodríguez
SPiRL 2019 : Workshop on Structure and Priors in Reinforcement Learning at ICLR 2019, May 2019, Nouvelle Orléans, United States
Communication dans un congrès hal-02285831v1
Image document

S-RL Toolbox: Environments, Datasets and Evaluation Metrics for State Representation Learning

Antonin Raffin , Ashley Hill , René Traoré , Timothée Lesort , Natalia Díaz-Rodríguez
NeurIPS 2018 Workshop on “Deep Reinforcement Learning”, Dec 2018, Montreal, Canada
Communication dans un congrès hal-01931713v1
Image document

Don't forget, there is more than forgetting: new metrics for Continual Learning

Natalia Díaz-Rodríguez , Vincenzo Lomonaco , David Filliat , Davide Maltoni
Workshop on Continual Learning, NeurIPS 2018 (Neural Information Processing Systems, Dec 2018, Montreal, Canada
Communication dans un congrès hal-01951488v1