Amit Sinha Étudiant (Doctorat), GERAD partagez Université McGill amit.sinha@mail.mcgill.ca Formation depuis jan. 2021 Doctorat Approximate planning and learning in multi-agent systems Université McGill – Département de génie électrique et informatique, Aditya Mahajan, directeur jan. 2019 – déc. 2020 Maîtrise Approximate information states for partially observable Markov decision processes Université McGill – Département de génie électrique et informatique, Aditya Mahajan, directeur Publications nov. 2023 G-2023-57 Asymmetric actor-critic with approximate information state Amit Sinha et Aditya Mahajan L'apprentissage par renforcement (RL) pour les processus décisionnels de Markov partiellement observables (POMDP) est un problème difficile car les décisions... référence BibTeX août 2023 Dealing With Non-stationarity in Decentralized Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning via Multi-Timescale Learning Hadi Nekoei, Akilesh Badrinaaraayanan, Amit Sinha, Mohammad Amini, Janarthanan Rajendran, Aditya Mahajan et Sarath Chandar Conference on Lifelong Learning Agents, Montréal, Canada, 2023 référence BibTeX mars 2023 Robustness and Sample Complexity of Model-Based MARL for General-Sum Markov Games Jayakumar Subramanian, Amit Sinha et Aditya Mahajan Dynamic Games and Applications, 13, 56–88, 2023 référence BibTeX 5 publications Nouvelles Amit Sinha récipiendaire d'une bourse FRQNT 20 juil. 2020 Amit Sinha, étudiant à la maîtrise à l'Université McGill et supervisé par Aditya Mahajan, a reçu la bourse de maîtrise en recherche du FRQNT (B1X). Félicitations! Prix et distinctions 2021 – 2023 Bourse de doctorat en génie Université McGill 2021 Bourse d'études supérieures Arthur Allan McAlear Université McGill 2020 Bourse de maîtrise en recherche Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies