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Tatsuya Matsushima
Title
Cited by
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Year
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
1442021
Open x-embodiment: Robotic learning datasets and rt-x models
A Padalkar, A Pooley, A Jain, A Bewley, A Herzog, A Irpan, A Khazatsky, ...
arXiv preprint arXiv:2310.08864, 2023
108*2023
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
192021
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
14*2021
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
112022
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
72024
Tool as embodiment for recursive manipulation
Y Noguchi, T Matsushima, Y Matsuo, SS Gu
arXiv preprint arXiv:2112.00359, 2021
72021
Neuron as an Agent
S Ohsawa, K Akuzawa, T Matsushima, G Bezerra, Y Iwasawa, H Kajino, ...
62018
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
42023
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, ...
arXiv preprint arXiv:2309.14425, 2023
32023
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
22020
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
12023
Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware Policy
S Kuroki, J Guo, T Matsushima, T Okubo, M Kobayashi, Y Ikeda, ...
arXiv preprint arXiv:2306.09872, 2023
12023
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
12021
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
12021
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
12019
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
サービスロボットシステムにおけるデータドリブンな開発工程の検討—World Robot Summit 2020 Partner Robot Challenge での事例を踏まえた考察—
松嶋達也, 野口裕貴, 有馬純平, 原田憲旺, 青木俊樹, 沖田祐樹, ...
日本ロボット学会誌 42 (2), 189-192, 2024
2024
The system can't perform the operation now. Try again later.
Articles 1–20