:: Library Catalog

תמונות העטיפה

שמור ב:

מידע ביבליוגרפי
Main Authors:	Kamat, Anand, Precup, Doina
פורמט:	Preprint
יצא לאור:	2020
נושאים:	Machine Learning Artificial Intelligence
גישה מקוונת:	https://arxiv.org/abs/2011.02565
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים

Functional Acceleration for Policy Mirror Descent
מאת: Chelu, Veronica, et al.
יצא לאור: (2024)

A Look at Value-Based Decision-Time vs. Background Planning Methods Across Different Settings
מאת: Alver, Safa, et al.
יצא לאור: (2022)

Sparse-Reg: Improving Sample Complexity in Offline Reinforcement Learning using Sparsity
מאת: Arnob, Samin Yeasar, et al.
יצא לאור: (2025)

Adaptive Exploration for Data-Efficient General Value Function Evaluations
מאת: Jain, Arushi, et al.
יצא לאור: (2024)

Partial Models for Building Adaptive Model-Based Reinforcement Learning Agents
מאת: Alver, Safa, et al.
יצא לאור: (2024)

Parseval Regularization for Continual Reinforcement Learning
מאת: Chung, Wesley, et al.
יצא לאור: (2024)

Fluid-Agent Reinforcement Learning
מאת: Sharma, Shishir, et al.
יצא לאור: (2026)

Incorporating Spatial Information into Goal-Conditioned Hierarchical Reinforcement Learning via Graph Representations
מאת: Zhang, Shuyuan, et al.
יצא לאור: (2025)

Reinforcement Learning with Pairwise Preferences in Long-Term Decision Problems
מאת: Carr, Jonathan Colaço, et al.
יצא לאור: (2026)

Finite time analysis of temporal difference learning with linear function approximation: Tail averaging and regularisation
מאת: Patil, Gandharv, et al.
יצא לאור: (2022)

Policy Gradient Methods in the Presence of Symmetries and State Abstractions
מאת: Panangaden, Prakash, et al.
יצא לאור: (2023)

Understanding Behavioral Metric Learning: A Large-Scale Study on Distracting Reinforcement Learning Environments
מאת: Luo, Ziyan, et al.
יצא לאור: (2025)

Uncovering a Universal Abstract Algorithm for Modular Addition in Neural Networks
מאת: McCracken, Gavin, et al.
יצא לאור: (2025)

Capacity-Constrained Continual Learning
מאת: Wen, Zheng, et al.
יצא לאור: (2025)

Consciousness-Inspired Spatio-Temporal Abstractions for Better Generalization in Reinforcement Learning
מאת: Zhao, Mingde, et al.
יצא לאור: (2023)

Rotation-Preserving Supervised Fine-Tuning
מאת: Jin, Hangzhan, et al.
יצא לאור: (2026)

Effective Protein-Protein Interaction Exploration with PPIretrieval
מאת: Hua, Chenqing, et al.
יצא לאור: (2024)

RL Fine-Tuning Heals OOD Forgetting in SFT
מאת: Jin, Hangzhan, et al.
יצא לאור: (2025)

Affordances Enable Partial World Modeling with LLMs
מאת: Khetarpal, Khimya, et al.
יצא לאור: (2026)

More Efficient Randomized Exploration for Reinforcement Learning via Approximate Sampling
מאת: Ishfaq, Haque, et al.
יצא לאור: (2024)

Capturing Individual Human Preferences with Reward Features
מאת: Barreto, André, et al.
יצא לאור: (2025)

Mixtures of Experts Unlock Parameter Scaling for Deep RL
מאת: Obando-Ceron, Johan, et al.
יצא לאור: (2024)

ReactZyme: A Benchmark for Enzyme-Reaction Prediction
מאת: Hua, Chenqing, et al.
יצא לאור: (2024)

Langevin Soft Actor-Critic: Efficient Exploration through Uncertainty-Driven Critic Learning
מאת: Ishfaq, Haque, et al.
יצא לאור: (2025)

OptionZero: Planning with Learned Options
מאת: Huang, Po-Wei, et al.
יצא לאור: (2025)

MaestroMotif: Skill Design from Artificial Intelligence Feedback
מאת: Klissarov, Martin, et al.
יצא לאור: (2024)

Quality-Diversity Actor-Critic: Learning High-Performing and Diverse Behaviors via Value and Successor Features Critics
מאת: Grillotti, Luca, et al.
יצא לאור: (2024)

Understanding Sparse Neural Networks from their Topology via Multipartite Graph Representations
מאת: Cunegatti, Elia, et al.
יצא לאור: (2023)

Plasticity as the Mirror of Empowerment
מאת: Abel, David, et al.
יצא לאור: (2025)

Balancing Plasticity and Stability with Fast and Slow Successor Features
מאת: Chua, Raymond, et al.
יצא לאור: (2026)

EnzymeFlow: Generating Reaction-specific Enzyme Catalytic Pockets through Flow Matching and Co-Evolutionary Dynamics
מאת: Hua, Chenqing, et al.
יצא לאור: (2024)

Cracking the Code of Action: a Generative Approach to Affordances for Reinforcement Learning
מאת: Cherif, Lynn, et al.
יצא לאור: (2025)

Unveiling Options with Neural Decomposition
מאת: Alikhasi, Mahdi, et al.
יצא לאור: (2024)

On the Privacy of Selection Mechanisms with Gaussian Noise
מאת: Lebensold, Jonathan, et al.
יצא לאור: (2024)

Finding Increasingly Large Extremal Graphs with AlphaZero and Tabu Search
מאת: Mehrabian, Abbas, et al.
יצא לאור: (2023)

Scalable Option Learning in High-Throughput Environments
מאת: Henaff, Mikael, et al.
יצא לאור: (2025)

Flow-of-Options: Diversified and Improved LLM Reasoning by Thinking Through Options
מאת: Nair, Lakshmi, et al.
יצא לאור: (2025)

Predictive Modeling and Explainable AI for Veterinary Safety Profiles, Residue Assessment, and Health Outcomes Using Real-World Data and Physicochemical Properties
מאת: Sholehrasa, Hossein, et al.
יצא לאור: (2025)

Graph Convolutions Enrich the Self-Attention in Transformers!
מאת: Choi, Jeongwhan, et al.
יצא לאור: (2023)

Conditions on Preference Relations that Guarantee the Existence of Optimal Policies
מאת: Carr, Jonathan Colaço, et al.
יצא לאור: (2023)