Анализ страницы https://koppel.netlify.app/pubs
Основное Готовность: 65%
Домен
koppel.netlify.app
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,78сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,78сек оптимальна.
Объем документа
72Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 72Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 13
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 13 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
В одном из файлов ресурсов встречается путь без https. Все подгружаемые файлы ресурсов должны открываться по защищенному протоколу ssl/https!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | text/css | assets/css/reset-2.0.css |
| stylesheet | assets/css/screen.css | |
| js | https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.3.1/jquery.min.js | |
| js | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js | |
| js | /assets/javascripts/vendor/jquery-1.6.1.min.js | |
| js | http://maps.google.com/maps/api/js?sensor=false | |
| js | /assets/javascripts/plugins/jquery.carousel.js | |
| js | /assets/javascripts/plugins/jquery.equalHeight.js | |
| js | /assets/javascripts/plugins/jquery.photobox.js | |
| js | /assets/javascripts/plugins/jquery.placehold.js | |
| js | /assets/javascripts/application.js?10 | |
| js | /assets/javascripts/ga_categories.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 10
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 10шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 1 |
| Cache-Control | public, must-revalidate, max-age=0 |
| cache-status | "Netlify Edge"; fwd=miss; fwd-status=200; stored |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 07:37:51 GMT |
| ETag | "62ff0e0ee2de635d2029ab0b072a8c59-ssl" |
| Server | Netlify |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains; preload |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-nf-request-id | 01M0PRVTR7495B45AERD40PY3N |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
Netlify
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: Netlify.
Мета-теги Готовность: 24%
Title
Alec Koppel - Publications
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 26, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Alec Koppel is a Senior Professional Staff at the Johns Hopkins University Applied Physics Labs in Research and Exploratory Development Department. Previously, he was an AI Research Lead/Vice President within the Multiagent Learning and Simulation Group of Artificial Intelligence Research at JP Morgan Chase & Co. Before that, he was a Research Scientist within Optimal Sourcing Systems (OSS) of Supply Chain Optimization Technologies at Amazon. He spent several years as a Research Scientist with the U.S. Army Research Laboratory in the Computational and Information Sciences Directorate. He completed his Phd in Electrical and Systems Engineering at the University of Pennsylvania with Alejandro Ribeiro. He is also a participant in the Science, Mathematics, and Research for Transformation (SMART) fellowship program with the U.S. Department of Defense.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 858, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
University of Pennsylvania, Penn, JHUAPL, APL, Johns Hopkins University, JPMorganChase, Army Research Laboratory, Amazon, Supply Chain Optimization Technologies, Alec Koppel, Alejandro Ribeiro, online learning, signal processing, machine learning, upenn ese, network science
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport не указан. Страница не адаптивная.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | Description | Alec Koppel is a Senior Professional Staff at the Johns Hopkins University Applied Physics Labs in Research and Exploratory Development Department. Previously, he was an AI Research Lead/Vice President within the Multiagent Learning and Simulation Group of Artificial Intelligence Research at JP Morgan Chase & Co. Before that, he was a Research Scientist within Optimal Sourcing Systems (OSS) of Supply Chain Optimization Technologies at Amazon. He spent several years as a Research Scientist with the U.S. Army Research Laboratory in the Computational and Information Sciences Directorate. He completed his Phd in Electrical and Systems Engineering at the University of Pennsylvania with Alejandro Ribeiro. He is also a participant in the Science, Mathematics, and Research for Transformation (SMART) fellowship program with the U.S. Department of Defense. |
| name | Keywords | University of Pennsylvania, Penn, JHUAPL, APL, Johns Hopkins University, JPMorganChase, Army Research Laboratory, Amazon, Supply Chain Optimization Technologies, Alec Koppel, Alejandro Ribeiro, online learning, signal processing, machine learning, upenn ese, network science |
Оптимизация Готовность: 55%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 37 достаточно.
Кол-во знаков контента 37216 на странице оптимально.
Кол-во слов 5621 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 4. Это хорошо.
Тошнота
12,17
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
43,46%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| koppel | 148 | 2,63% |
| learning | 96 | 1,71% |
| conference | 58 | 1,03% |
| optimization | 42 | 0,75% |
| control | 39 | 0,69% |
| systems | 38 | 0,68% |
| slides | 38 | 0,68% |
| ribeiro | 36 | 0,64% |
| signal | 34 | 0,60% |
| reinforcement | 33 | 0,59% |
| online | 29 | 0,52% |
| process | 26 | 0,46% |
| information | 24 | 0,43% |
| university | 24 | 0,43% |
| processing | 23 | 0,41% |
| stochastic | 22 | 0,39% |
| machine | 22 | 0,39% |
| international | 21 | 0,37% |
| preprint | 20 | 0,36% |
| research | 19 | 0,34% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 208 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 83
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 83 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Home
|
|
| /pubs |
Publications
|
|
| /research |
Research
|
|
| /cv.pdf |
CV
|
|
| /teaching |
Teaching
|
|
| /personal |
Personal
|
|
| /../assets/papers/c_2021_parayil_etal_b.pdf |
On the Hidden Biases of Policy Mirror Ascent in Continuous Action Spaces,
|
|
| /../assets/papers/c_2022_chakraborty_etal.pdf |
[Paper]
|
|
| /../assets/papers/c_2022_pradhan_etal.pdf |
[Paper]
|
|
| /../assets/papers/c_2022_suttle_etal.pdf |
[Paper]
|
|
| /../assets/seminars/2022_CISS_suttle_etal.pdf |
[Slides]
|
|
| /../assets/papers/c_2021_bedi_etal_b.pdf |
Intermittent Communications in
Decentralized Shadow Reward Actor-Critic,
|
|
| /../assets/papers/c_2021_bhatt_etal.pdf |
Semiparametric Information State Embedding
for Policy Search under Imperfect Information,
|
|
| /../assets/papers/2021_noorani_etal.pdf |
Collaborative Beamforming for Agents with Localization Errors
|
|
| /../assets/seminars/2021_Asilomar_beamforming.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2021_koppel_etal_b.pdf |
Randomized Linear Programming for Tabular
Average-Cost Multi-agent Reinforcement Learning
|
|
| /../assets/seminars/2021_Asilomar_MARL.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2021_chakraborty_etal_a.pdf |
Projected Pseudo-Mirror Descent in Reproducing Kernel Hilbert Space
|
|
| /../assets/seminars/2021_Asilomar_kernel.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2021_koppel_etal_a.pdf |
A Dynamical Systems Perspective on Online Bayesian Nonparametric Estimators with Adaptive Hyperparameters,
|
|
| /../assets/seminars/2021_ICASSP.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2021_parayil_etal_a.pdf |
Joint Position and Beamforming Control via Alternating
Nonlinear Least-Squares with a Hierarchical Gamma Prior,
|
|
| /../assets/seminars/2021_ACC_beamforming.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2021_zhang_etal.pdf |
Beyond Cumulative Returns via Reinforcement Learning over State-Action Occupancy Measures,
|
|
| /../assets/seminars/2021_ACC_RL.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2021_kepler_etal.pdf |
Wasserstein-Splitting Gaussian Process Regression
for Heterogeneous Online Bayesian Inference,
|
|
| /../assets/seminars/2021_IROS_GPs.pptx |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2020_NeurIPS_workshop_BFGS.pptx |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2020_NeurIPS.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2020_pradhan_etal.pdf |
Conservative Multi-agent Online Kernel Learning in Heterogeneous Networks,
|
|
| /../assets/seminars/2020_Asilomar_kernel.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2020_tian.pdf |
Asynchronous and Parallel Distributed Pose Graph Optimization,
|
|
| /../assets/seminars/2020_IROS_pose_graph.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2020_zobeid.pdf |
Dense Incremental Metric-Semantic Mapping
via Sparse Gaussian Process Regression,
|
|
| /../assets/seminars/2020_INFORMS.pdf |
Slides of associated INFORMS talk
|
|
| /../assets/papers/c_2020_kalhan_etal.pdf |
Projection Free Dynamic Online Learning,
|
|
| /../assets/seminars/2020_ICASSP_Frank_Wolfe.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2020_gao_etal.pdf |
Balancing Rates and Variance via Adaptive Batch-Sizes in First-Order Stochastic Optimization,
|
|
| /../assets/seminars/2020_ICASSP_TSA.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2020_bedi_etal_a.pdf |
Trading Dynamic Regret for Model Complexity in Nonstationary Nonparametric Optimization,
|
|
| /../assets/seminars/Bayesian_Poster2019.pdf |
Poster
|
|
| /../assets/seminars/RL_Poster2019.pdf |
Poster
|
|
| /../assets/papers/c_2019_zhang.pdf |
Convergence and Iteration Complexity of Policy Gradient Methods for Infinite-horizon Reinforcement Learning,
|
|
| /../assets/seminars/2019_policy_grad.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2019_bhatt.pdf |
Policy Gradient using Weak Derivatives for Reinforcement Learning,
|
|
| /../assets/seminars/2019_weak_der.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2019_Asilomar.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2019_CISS_weak_der.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2019_CISS_PG.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2019_koppel_b.pdf |
Controlling the Bias-Variance Tradeoff via Coherent Risk for Robust Learning with Kernels
|
|
| /../assets/seminars/2019_ACC_COLK.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2019_koppel_a.pdf |
Consistent Online Gaussian Process Regression
Without the Sample Complexity Bottleneck,
|
|
| /../assets/seminars/2019_ACC_POG.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2018_cdc_asynch.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2018_cdc_kernel.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2018_globalSIP.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2018_asilomar.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2018_iros.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2018_ACC.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2016_mokhtari_etal_dssc.pdf |
,
|
|
| /../assets/posters/2018_dssc_icassp_poster.pdf |
Poster
|
|
| /../assets/seminars/2017_asilomar.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2017_globalsip.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/papers/c_2016_mokhtari_etal_dssc.pdf |
,
|
|
| /../assets/posters/2017_dssc_icassp_poster.pdf |
Poster
|
|
| /../assets/posters/2017_icassp_poster_kernel.pdf |
Poster
|
|
| /../assets/seminars/2016_globalsip.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2016_asilomar.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2016_iros.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2016_acc.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/posters/2016_icassp_poster.pdf |
Poster
|
|
| /../assets/seminars/2015_globalsip.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2015_asilomar_tracking.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2015_asilomar_d4l.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2015_iros.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/seminars/2015_icassp.pdf |
Slides
|
|
| /../assets/posters/2014_noco_ICASSP__poster.pdf |
Post
|
|
| /../assets/papers/2017_koppel_dissertation.pdf |
Stochastic
Optimization for Multi-Agent Statistical Learning and Control
|
|
| /../assets/papers/2017_masters_thesis.pdf |
“Parameter
Estimation in High-Dimensions using Doubly Stochastic Approximation
|
|
| /../assets/papers/bio-plausible-impl.pdf |
Implementation
and Validation of Bioplausible Visual Servoing Control
|
|
| /../assets/papers/bio-plausible-sim.pdf |
Slow Computing Simulation of Bio-Plausible Control
|
|
| /../assets/papers/ba_thesis.pdf |
Stochastic
Methods
for
the Lotka-Volterra Model with Migration
|
|
| /tel:+13143032399 |
Phone
Number
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 119
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 119 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| koppelresearch.wordpress.com |
Blog
|
| arxiv.org |
Sparse Online Learning
of the Koopman Operator
|
| arxiv.org |
Independent RL for Cooperative-Competitive Agents: A Mean-Field Perspective
|
| arxiv.org |
Decentralized Upper Confidence Bound Algorithms for Homogeneous Multi-Agent Multi-Armed Bandits
|
| arxiv.org |
Beyond Joint Demonstrations: Personalized Expert Guidance for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
Design Without Money: Trading Social Welfare for Incentive Compatibility
|
| arxiv.org |
Byzantine-Resilient Decentralized Multi-Armed
Bandits
|
| arxiv.org |
Occupancy Information Ratio: Infinite-Horizon, Information-Directed, Parameterized Policy Search
|
| epubs.siam.org |
Online MCMC Thinning with Kernelized Stein Discrepancy
|
| arxiv.org |
ArXiv 2201.07130
|
| jmlr.org |
On the Sample Complexity and Metastability of Heavy-tailed Policy Search in Continuous Control
|
| computer.org |
Sublinear Regret and Belief Complexity
in Gaussian Process Bandits via Information Thresholding
|
| jair.org |
Achieving Zero Constraint Violation
for Constrained Reinforcement Learning via Primal-Dual Approach
|
| link.springer.com |
On the Sample Complexity of Actor-Critic Method for Reinforcement Learning with Function Approximation
|
| sciencedirect.com |
Collaborative Beamforming Under Localization Errors: A Discrete Optimization Approach,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Dense Incremental Metric-Semantic Mapping via Sparse Gaussian Process Regression,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Balancing Rates and Variance via Adaptive Batch-Size for Stochastic Optimization Problems,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Sparse Representations of Positive Functions via First and Second-Order
Pseudo-Mirror Descent
|
| ieeexplore.ieee.org |
Escaping Saddle Points in Successive Convex Approximation
|
| arxiv.org |
Nearly Consistent Finite Particle Estimates in Streaming Importance Sampling
|
| link.springer.com |
Consistent Online Gaussian Process Regression Without the Sample Complexity Bottleneck,
|
| github.com |
[Code]
|
| ieeexplore.ieee.org |
Cautious Reinforcement Learning via Distributional Risk in the Dual Domain
|
| ieeexplore.ieee.org |
Adaptive Kernel Learning in Heterogeneous Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Dynamic Online Learning via Frank-Wolfe Algorithm
|
| ieeexplore.ieee.org |
Nonparametric Compositional Stochastic Optimization for Risk-Sensitive Kernel Learning"
|
| ieeexplore.ieee.org |
High-Dimensional Nonconvex Stochastic Optimization by Doubly Stochastic Successive Convex Approximation
|
| ieeexplore.ieee.org |
Asynchronous and Parallel Distributed Pose Graph Optimization,
|
| epubs.siam.org |
Global Convergence of Policy Gradient Methods to (Almost) Locally Optimal Policies
|
| ieeexplore.ieee.org |
Policy
Evaluation in Continuous MDPs with Efficient Kernelized Gradient
Temporal Difference
|
| arxiv.org |
[ArXiV verson]
|
| jmlr.org |
A Class of Parallel Doubly
Stochastic Algorithms for Large-Scale Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
Optimally Compressed Nonparametric Online Learning: Tradeoffs between memory and consistency
|
| ieeexplore.ieee.org |
Projected Stochastic Primal-Dual Method for Constrained Online Learning with Kernels
|
| ieeexplore.ieee.org |
Asynchronous Online Learning in Multi-Agent Systems with Proximity Constraints
|
| jmlr.org |
Parsimonious Online Learning
with Kernels via Sparse Projections in Function Space
|
| youtube.com |
Video
|
| ieeexplore.ieee.org |
Asynchronous Saddle Point Algorithm for Stochastic Optimization in Heterogeneous Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Decentralized Online Learning
with Kernels
|
| ieeexplore.ieee.org |
Decentralized Prediction-Correction Methods for Networked Time-Varying Convex
Optimization
|
| ieeexplore.ieee.org |
Proximity without
Consensus in Online Multi-Agent Optimization
|
| ieeexplore.ieee.org |
D4L: Decentralized
Dynamic Discrminative Dictionary Learning
|
| youtube.com |
Video
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Class of
Prediction-Correction Methods for Time-Varying Convex Optimization
|
| ieeexplore.ieee.org |
A
saddle point
algorithm for networked online convex optimization
|
| youtube.com |
Video
|
| openreview.net |
Stochastic Bandits on Mixture Distributions: Metrics &
Regret Bounds
|
| openreview.net |
A Hessian-Free Actor-Critic Algorithm for Bi-Level Reinforcement Learning with Applications to LLM Fine-Tuning
|
| arxiv.org |
Learning in Stackelberg
Mean Field Games: A Non-Asymptotic Analysis
|
| arxiv.org |
Confidence-Controlled Exploration: Efficient Sparse-Reward Policy Learning for Robotic Navigation
|
| openreview.net |
Building Sequential Resource Allocation Mechanisms without Payments"
|
| arxiv.org |
GenARM: Reward Guided Generation with Autoregressive Reward Model for Test-time Alignment
|
| arxiv.org |
GenARM: Reward Guided Generation with Autoregressive Reward Model for Test-time Alignment"
|
| arxiv.org |
Approximate Equivariance in Reinforcement Learning"
|
| arxiv.org |
Learning in Herding Mean Field Games: Single-Loop Algorithm with Finite-Time Convergence Analysis"
|
| arxiv.org |
Partially Observable Contextual Bandits with Linear Payoffs"
|
| arxiv.org |
Decentralized Convergence to Equilibrium Prices in Trading Networks"
|
| proceedings.mlr.press |
Robust Cooperative Multi-Agent Reinforcement
Learning: A Mean-Field Type Game Perspective"
|
| arxiv.org |
Learning
Payment-Free Resource Allocation Mechanisms
|
| arxiv.org |
Mechanism Design Without Money: Trading
Social Welfare for Incentive Compatibility
|
| arxiv.org |
SAIL: Self-improving Efficient Online Alignment of Large Language Models
|
| openreview.net |
A Policy Optimization Approach to the
Solution of Unregularized Mean Field Games
|
| openreview.net |
MaxMin-RLHF: Alignment with Diverse Human Preferences
|
| openreview.net |
Information-Directed Pessimism for Offline Reinforcement Learning
|
| openreview.net |
Towards Global Optimality for Practical Average Reward Reinforcement Learning without Mixing Time Oracles
|
| proceedings.mlr.press |
Sharpened Lazy Incremental Quasi-Newton Method
|
| arxiv.org |
PARL: A Unified Framework for Policy Alignment in Reinforcement Learning
|
| openreview.net |
Generative Adversarial Inverse Multiagent Learning
|
| openreview.net |
Model Robustness and Active Learning with Missing-Not-At-Random Outcomes
|
| openreview.net |
Principal-Driven Reward Design and Agent Policy Alignment via Bilevel-RL
|
| proceedings.mlr.press |
Beyond Exponentially Fast Mixing in Average-Reward Reinforcement Learning via Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic
|
| openreview.net |
STEERING: Stein Information Directed Sampling for Efficient Exploration in Model-Based Reinforcement Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
Information-Directed Policy Search in Sparse-Reward Settings via the Occupancy Information Ratio
|
| openreview.net |
Federated Learning Beyond Consensus
|
| ieeexplore.ieee.org |
IEEExplore Link.
|
| arxiv.org |
Oracle-free Reinforcement Learning in Mean-Field Games along a Single Sample Path
|
| arxiv.org |
Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning with General Utilities
|
| arxiv.org |
Posterior Coreset Construction with Kernelized Stein Discrepancy for Model-Based Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
Stein
Information Directed Sampling for Efficient Exploration in Model-Based Reinforcement
Learning
|
| arxiv.org |
Occupancy Information Ratio: Infinite-Horizon, Information-Directed, Parameterized Policy Search
|
| arxiv.org |
Sharpened Quasi-Newton Methods: Faster Superlinear Rate and Larger Local Convergence Neighborhood,
|
| arxiv.org |
arXiv:2203.00851
|
| arxiv.org |
arXiv:2110.12929
|
| arxiv.org |
arXiv:2110.06401
|
| arxiv.org |
arXiv:2109.06332
|
| arxiv.org |
arXiv:2106.00543
|
| opt-ml.org |
Incremental Greedy BFGS: An Incremental Quasi-Newton Method with Explicit Superlinear Rate,
|
| arxiv.org |
Variational Policy Gradient Method for Reinforcement Learning with General Utilities,
|
| openreview.net |
Efficient Large-Scale Gaussian Process Bandits by Believing only Informative Actions,
|
| openreview.net |
A Projection Operator to Balance Consistency and Complexity in Importance Sampling
|
| optrl2019.github.io |
On the Sample Complexity of Actor-Critic for Reinforcement Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
Compressed Streaming Importance Sampling for Efficient Representations of Localization Distributions,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Asynchronous Saddle Point Method: Interference Management Through Pricing,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Projected Stochastic Primal-Dual Method for Constrained Online Learning with Kernels,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Exact Decentralized Online Nonparametric Optimization,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Decentralized Online Nonparametric Learning,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Composable Learning with Sparse Kernel Representations,
|
| ieeexplore.ieee.org |
Nonparametric
Stochastic
Compositional Gradient Descent for Q-Learning in Continuous Markov
Decision Problems,
|
| github.com |
Code
|
| ieeexplore.ieee.org |
Parallel
Stochastic Successive Convex Approximation Method for Large-Scale
Dictionary Learning
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://koppel.netlify.app/pubs готова к продвижению на 36%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: