<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default"><span style="color:rgb(34,34,34)">Dear faculty and students:</span><br style="color:rgb(34,34,34)"><br style="color:rgb(34,34,34)"><span style="color:rgb(34,34,34)">We look forward to seeing you next Tuesday, Sep. 18th, at noon in </span><b style="color:rgb(34,34,34)"><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148);display:inline"></div>NSH 3305</b><span style="color:rgb(34,34,34)"> for </span><span class="gmail-il" style="color:rgb(34,34,34)">AI</span><span style="color:rgb(34,34,34)"> </span><span class="gmail-il" style="color:rgb(34,34,34)">Seminar</span><span style="color:rgb(34,34,34)"> sponsored by Apple. To learn more about the </span><span class="gmail-il" style="color:rgb(34,34,34)">seminar</span><span style="color:rgb(34,34,34)"> series, please visit the </span><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank" style="color:rgb(11,83,148)">website</a><span style="color:rgb(34,34,34)">.</span><br style="color:rgb(34,34,34)"><span style="color:rgb(34,34,34)">On Tuesday, <a href="https://ben-eysenbach.github.io/">Benjamin Eysenbach</a></span><span style="color:rgb(34,34,34)"> </span><span style="color:rgb(34,34,34)">will give the following talk:</span></div><div class="gmail_default" style=""><br style="color:rgb(34,34,34)"><span style="color:rgb(34,34,34)">Title: </span>Towards Autonomous Reinforcement Learning: Learning to Act with Less Human Supervision<br style="color:rgb(34,34,34)"><br style="color:rgb(34,34,34)"></div>Abstract: Widespread adoption of RL today is severely limited by its dependence on human supervision. In this talk, I'll discuss many areas where current approaches to RL requires human supervision. A couple recent projects make progress on this problem by partially removing the this dependence, enabling more autonomous RL. I'll conclude with some thoughts on how RL could be made even more autonomous.<br><br>This talk is largely based off the following papers:<br><a href="https://arxiv.org/abs/1711.06782">Leave no Trace: Learning to Reset for Safe and Autonomous Reinforcement Learning</a><br><a href="https://arxiv.org/abs/1802.06070">Diversity is All You Need: Learning Skills without a Reward Function</a><br>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>Han Zhao<br>Machine Learning Department</b></span></div><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>School of Computer Science<br>Carnegie Mellon University<br>Mobile: +1-</b></span><b style="color:rgb(136,136,136);font-size:13px">412-652-4404</b></div></div></div></div></div></div></div>