Oleh Rybkin

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Coautores

Kostas DaniilidisRuth Yalom Stone Professor of Computer and Information Science, University of PennsylvaniaDirección de correo verificada de cis.upenn.edu
Sergey LevineUC Berkeley, Physical IntelligenceDirección de correo verificada de eecs.berkeley.edu
Danijar HafnerGoogle DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Karl PertschUC Berkeley, Stanford UniversityDirección de correo verificada de berkeley.edu
Dinesh JayaramanAssistant Professor, University of PennsylvaniaDirección de correo verificada de seas.upenn.edu
Chelsea FinnStanford University, Physical IntelligenceDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Deepak PathakAssistant Professor, Carnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de cs.cmu.edu
Konstantinos G. DerpanisYork University and Samsung AI Centre TorontoDirección de correo verificada de eecs.yorku.ca
Pieter AbbeelUC Berkeley | CovariantDirección de correo verificada de cs.berkeley.edu
Andrew JaegleHead of AI, CaptionsDirección de correo verificada de nocapinc.com
Karl SchmeckpeperThe AI InstituteDirección de correo verificada de theaiinstitute.com
Ramanan SekarQualcommDirección de correo verificada de qti.qualcomm.com
Edward S. HuPhD Student, University of PennsylvaniaDirección de correo verificada de seas.upenn.edu
Frederik EbertUC BerkeleyDirección de correo verificada de berkeley.edu
Joseph J. LimAssociate Professor at KAISTDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Russell MendoncaCarnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de andrew.cmu.edu
Annie XieGoogle DeepMindDirección de correo verificada de stanford.edu
Igor MordatchGoogle DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Chuning ZhuUniversity of WashingtonDirección de correo verificada de cs.washington.edu
Seohong ParkUniversity of California, BerkeleyDirección de correo verificada de berkeley.edu

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Oleh Rybkin

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Postdoc, University of California, Berkeley

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Reinforcement Learning Predictive Models Deep Learning


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Planning to Explore via Self-Supervised World Models R Sekar, O Rybkin, K Daniilidis, P Abbeel, D Hafner, D Pathak International Conference on Machine Learning (ICML), 2020	459	2020
Discovering and Achieving Goals with World Models R Mendonca, O Rybkin, K Daniilidis, D Hafner, D Pathak Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021	133*	2021
Simple and Effective VAE Training with Calibrated Decoders O Rybkin, K Daniilidis, S Levine International Conference on Machine Learning (ICML), 2021	108	2021
Reinforcement Learning with Videos: Combining Offline Observations with Interaction K Schmeckpeper, O Rybkin, K Daniilidis, S Levine, C Finn Conference on Robot Learning (CoRL), 2020	105	2020
Long-Horizon Visual Planning with Goal-Conditioned Hierarchical Predictors K Pertsch, O Rybkin, F Ebert, C Finn, D Jayaraman, S Levine Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020	80	2020
Learning Predictive Models From Observation and Interaction K Schmeckpeper, A Xie, O Rybkin, S Tian, K Daniilidis, S Levine, C Finn European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020	59	2020
Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation O Rybkin, C Zhu, A Nagabandi, K Daniilidis, I Mordatch, S Levine International Conference on Machine Learning (ICML), 2021	47	2021
Keyframing the Future: Keyframe Discovery for Visual Prediction and Planning K Pertsch, O Rybkin, J Yang, S Zhou, K Derpanis, J Lim, K Daniilidis, ... Conference on Learning for Dynamics and Control (L4DC), 2020	35*	2020
Learning what you can do before doing anything O Rybkin, K Pertsch, KG Derpanis, K Daniilidis, A Jaegle International Conference on Learning representations (ICLR), 2019	33*	2019
Metra: Scalable unsupervised rl with metric-aware abstraction S Park, O Rybkin, S Levine International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024	31	2024
Planning goals for exploration ES Hu, R Chang, O Rybkin, D Jayaraman International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023	28	2023
Transferable Visual Control Policies Through Robot-Awareness ES Hu, K Huang, O Rybkin, D Jayaraman International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022	15*	2022
Learning General World Models in a Handful of Reward-Free Deployments Y Xu, J Parker-Holder, A Pacchiano, P Ball, O Rybkin, S Roberts, ... Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 35, 26820-26838, 2022	10	2022
Privileged Sensing Scaffolds Reinforcement Learning ES Hu, J Springer, O Rybkin, D Jayaraman The Twelfth International Conference on Learning Representations, 2024	5	2024
Predicting the future with transformational states A Jaegle, O Rybkin, KG Derpanis, K Daniilidis arXiv preprint arXiv:1803.09760, 2018	3	2018
Value-Based Deep RL Scales Predictably O Rybkin, M Nauman, P Fu, C Snell, P Abbeel, S Levine, A Kumar arXiv preprint arXiv:2502.04327, 2025		2025
Learning to Act From Diverse Data Sources via World Models O Rybkin University of Pennsylvania, 2023		2023
Toward Continuous-Time Representations of Human Motion W Du, O Rybkin, L Zhang, J Shi ECCV Workshops, 2020		2020
Robust Focal Length Computation O Rybkin Czech Technical University in Prague, 2017		2017

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