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Satinder Singh

1965–2026 年に発表

297
論文数
32,955
被引用数
74
h 指数
205
i10 指数

被引用数

Satinder Singh の年別被引用数1965 年: 被引用 1 件1982 年: 被引用 2 件1984 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 2 件1991 年: 被引用 5 件1992 年: 被引用 11 件1993 年: 被引用 5 件1994 年: 被引用 6 件1995 年: 被引用 16 件1996 年: 被引用 12 件1997 年: 被引用 32 件1998 年: 被引用 52 件1999 年: 被引用 70 件2000 年: 被引用 99 件2001 年: 被引用 152 件2002 年: 被引用 184 件2003 年: 被引用 171 件2004 年: 被引用 218 件2005 年: 被引用 293 件2006 年: 被引用 320 件2007 年: 被引用 406 件2008 年: 被引用 380 件2009 年: 被引用 374 件2010 年: 被引用 356 件2011 年: 被引用 411 件2012 年: 被引用 441 件2013 年: 被引用 411 件2014 年: 被引用 419 件2015 年: 被引用 434 件2016 年: 被引用 553 件2017 年: 被引用 726 件2018 年: 被引用 1,099 件2019 年: 被引用 1,585 件2020 年: 被引用 1,879 件2021 年: 被引用 1,850 件2022 年: 被引用 1,162 件2023 年: 被引用 1,100 件2024 年: 被引用 900 件2025 年: 被引用 676 件2026 年: 被引用 212 件1966〜1981 年は被引用が無いため表示していません1983 年は被引用が無いため表示していません1985〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988〜1989 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 4,948 件、この内訳の 30.6%中国: 引用元論文 2,284 件、この内訳の 14.1%イギリス: 引用元論文 1,286 件、この内訳の 7.9%カナダ: 引用元論文 872 件、この内訳の 5.4%ドイツ: 引用元論文 759 件、この内訳の 4.7%フランス: 引用元論文 540 件、この内訳の 3.3%日本: 引用元論文 460 件、この内訳の 2.8%オーストラリア: 引用元論文 368 件、この内訳の 2.3%インド: 引用元論文 364 件、この内訳の 2.3%イタリア: 引用元論文 364 件、この内訳の 2.2%オランダ: 引用元論文 354 件、この内訳の 2.2%韓国: 引用元論文 285 件、この内訳の 1.8%
0%30.6%その他 20.4%

機関

分野

  • Computer Science67.7%
  • Engineering11.9%
  • Decision Sciences6.6%
  • Neuroscience2.9%
  • Psychology2.1%
  • Medicine1.9%
  • その他6.9%

トピック

  • Reinforcement Learning in Robotics15.5%
  • Advanced Bandit Algorithms Research3%
  • Evolutionary Algorithms and Applications2.8%
  • Topic Modeling2.4%
  • Robot Manipulation and Learning2.1%
  • Adaptive Dynamic Programming Control2%
  • その他72.2%

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  1. Between MDPs and Semi-MDPs: A Framework for Temporal Abstraction in Reinforcement Learning

    著者: Richard S. Sutton, Doina Precup, Satinder Singh - Artificial Intelligence, Artif. Intell. 1999 被引用: 3,146

  2. Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation

    著者: Richard S. Sutton, David A. McAllester, Satinder Singh, Yishay Mansour - http://www.cis.upenn.edu/~mkearns/finread/Sutton.pdf, NIPS 1999 被引用: 7,816

  3. Reward is enough

    著者: David Silver, Satinder Singh, Doina Precup, Richard S. Sutton - Artificial Intelligence, Artif. Intell. 2021 被引用: 385

  4. Genie: Generative Interactive Environments

    著者: Jake Bruce, Michael D. Dennis, Ashley Edwards, Jack Parker-Holder, Yuge Shi, Edward Hughes, Matthew Lai, Aditi Mavalankar, Richie Steigerwald, Chris Apps, Yusuf Aytar, Sarah Bechtle, Feryal M. P. Behbahani, Stephanie C. Y. Chan, Nicolas Heess, Lucy Gonzalez, Simon Osindero, Sherjil Ozair, Scott E. Reed, Jingwei Zhang, Konrad Zolna, Jeff Clune, Nando de Freitas, Satinder Singh, Tim Rocktäschel - ICML 2024 被引用: 709

  5. In-context Reinforcement Learning with Algorithm Distillation

    著者: Michael Laskin, Luyu Wang, Junhyuk Oh, Emilio Parisotto, Stephen Spencer, Richie Steigerwald, DJ Strouse, Steven Stenberg Hansen, Angelos Filos, Ethan Brooks, Maxime Gazeau, Himanshu Sahni, Satinder Singh, Volodymyr Mnih - ICLR 2023 被引用: 212

  6. Blockchain and Deep Learning for Secure Communication in Digital Twin Empowered Industrial IoT Network

    著者: Prabhat Kumar, Randhir Kumar, Abhinav Kumar, A. Antony Franklin, Sahil Garg, Satinder Singh - IEEE Transactions on Network Science and Engineering, IEEE Trans. Netw. Sci. Eng. 2022 被引用: 109

  7. Convergence Results for Single-Step On-Policy Reinforcement-Learning Algorithms

    著者: Satinder Singh, Tommi S. Jaakkola, Michael L. Littman, Csaba Szepesvári - Machine Learning, Mach. Learn. 1998 被引用: 625

  8. Near-Optimal Reinforcement Learning in Polynomial Time

    著者: Michael J. Kearns, Satinder Singh - Machine Learning, Mach. Learn. 1998 被引用: 858

  9. Computational Rationality: Linking Mechanism and Behavior Through Bounded Utility Maximization

    著者: Richard L. Lewis, Andrew Howes, Satinder Singh - Topics in Cognitive Science, Top. Cogn. Sci. 2014 被引用: 233

  10. Structured State Space Models for In-Context Reinforcement Learning

    著者: Chris Lu, Yannick Schroecker, Albert Gu, Emilio Parisotto, Jakob N. Foerster, Satinder Singh, Feryal M. P. Behbahani - Advances in Neural Information Processing Systems 36, NeurIPS 2023 被引用: 152

  11. Communication-Efficient Personalized Federated Meta-Learning in Edge Networks

    著者: Feng Yu, Hui Lin, Xiaoding Wang, Sahil Garg, Georges Kaddoum, Satinder Singh, Mohammad Mehedi Hassan - IEEE Transactions on Network and Service Management, IEEE Trans. Netw. Serv. Manag. 2023 被引用: 34

  12. Mastering Board Games by External and Internal Planning with Language Models

    著者: John Schultz, Jakub Adámek, Matej Jusup, Marc Lanctot, Michael Kaisers, Sarah Perrin, Daniel Hennes, Jeremy Shar, Cannada A. Lewis, Anian Ruoss, Tom Zahavy, Petar Velickovic, Laurel Prince, Satinder Singh, Eric Malmi, Nenad Tomasev - ICML 2025 被引用: 31

  13. Intrinsically Motivated Reinforcement Learning: An Evolutionary Perspective

    著者: Satinder Singh, Richard L. Lewis, Andrew G. Barto, Jonathan Sorg - IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, IEEE Trans. Auton. Ment. Dev. 2010 被引用: 412

  14. Behaviour Suite for Reinforcement Learning

    著者: Ian Osband, Yotam Doron, Matteo Hessel, John Aslanides, Eren Sezener, Andre Saraiva, Katrina McKinney, Tor Lattimore, Csaba Szepesvári, Satinder Singh, Benjamin Van Roy, Richard S. Sutton, David Silver, Hado van Hasselt - ICLR 2020 被引用: 212

  15. Intrinsically Motivated Reinforcement Learning

    著者: Satinder Singh, Andrew G. Barto, Nuttapong Chentanez - OSD or Non-Service DoD Agency, NIPS 2004 被引用: 639

  16. Softwarized Resource Management and Allocation With Autonomous Awareness for 6G-Enabled Cooperative Intelligent Transportation Systems

    著者: Haotong Cao, Sahil Garg, Georges Kaddoum, Satinder Singh, M. Shamim Hossain - IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2022 被引用: 33

  17. Action-Conditional Video Prediction using Deep Networks in Atari Games

    著者: Junhyuk Oh, Xiaoxiao Guo, Honglak Lee, Richard L. Lewis, Satinder Singh - http://www-personal.umich.edu/%7Erickl/pubs/oh-et-al-2015-NIPS.pdf 2015 被引用: 909

  18. Diversifying AI: Towards Creative Chess with AlphaZero

    著者: Tom Zahavy, Vivek Veeriah, Shaobo Hou, Kevin Waugh, Matthew Lai, Edouard Leurent, Nenad Tomasev, Lisa Schut, Demis Hassabis, Satinder Singh - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 16

  19. A Definition of Continual Reinforcement Learning

    著者: David Abel, André Barreto, Benjamin Van Roy, Doina Precup, Hado Philip van Hasselt, Satinder Singh - Advances in Neural Information Processing Systems 36, NeurIPS 2023 被引用: 150

  20. Discovering Policies with DOMiNO: Diversity Optimization Maintaining Near Optimality

    著者: Tom Zahavy, Yannick Schroecker, Feryal M. P. Behbahani, Kate Baumli, Sebastian Flennerhag, Shaobo Hou, Satinder Singh - ICLR 2023 被引用: 49

  21. Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluation

    著者: Doina Precup, Richard S. Sutton, Satinder Singh - ICML 2000 被引用: 932

  22. Self-Imitation Learning

    著者: Junhyuk Oh, Yijie Guo, Satinder Singh, Honglak Lee - International Conference on Machine Learning, ICML 2018 被引用: 308

  23. Discovering Reinforcement Learning Algorithms

    著者: Junhyuk Oh, Matteo Hessel, Wojciech M. Czarnecki, Zhongwen Xu, Hado van Hasselt, Satinder Singh, David Silver - Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2020 被引用: 150

  24. Code World Models for General Game Playing

    著者: Wolfgang Lehrach, Daniel Hennes, Miguel Lázaro-Gredilla, Xinghua Lou, Carter Wendelken, Zun Li, Antoine Dedieu, Jordi Grau-Moya, Marc Lanctot, Atil Iscen, John Schultz, Marcus Chiam, Ian Gemp, Piotr Zielinski, Satinder Singh, Kevin P. Murphy - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 12