Diversity-Enriched Option-Critic
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Kamat, Anand, Precup, Doina |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2020
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Functional Acceleration for Policy Mirror Descent
di: Chelu, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chelu, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Look at Value-Based Decision-Time vs. Background Planning Methods Across Different Settings
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2022)
Sparse-Reg: Improving Sample Complexity in Offline Reinforcement Learning using Sparsity
di: Arnob, Samin Yeasar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arnob, Samin Yeasar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Exploration for Data-Efficient General Value Function Evaluations
di: Jain, Arushi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jain, Arushi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Partial Models for Building Adaptive Model-Based Reinforcement Learning Agents
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Parseval Regularization for Continual Reinforcement Learning
di: Chung, Wesley, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chung, Wesley, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fluid-Agent Reinforcement Learning
di: Sharma, Shishir, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sharma, Shishir, et al.
Pubblicazione: (2026)
Incorporating Spatial Information into Goal-Conditioned Hierarchical Reinforcement Learning via Graph Representations
di: Zhang, Shuyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Shuyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning with Pairwise Preferences in Long-Term Decision Problems
di: Carr, Jonathan Colaço, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Carr, Jonathan Colaço, et al.
Pubblicazione: (2026)
Policy Gradient Methods in the Presence of Symmetries and State Abstractions
di: Panangaden, Prakash, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Panangaden, Prakash, et al.
Pubblicazione: (2023)
Understanding Behavioral Metric Learning: A Large-Scale Study on Distracting Reinforcement Learning Environments
di: Luo, Ziyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Ziyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Finite time analysis of temporal difference learning with linear function approximation: Tail averaging and regularisation
di: Patil, Gandharv, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Patil, Gandharv, et al.
Pubblicazione: (2022)
Uncovering a Universal Abstract Algorithm for Modular Addition in Neural Networks
di: McCracken, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McCracken, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Consciousness-Inspired Spatio-Temporal Abstractions for Better Generalization in Reinforcement Learning
di: Zhao, Mingde, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Mingde, et al.
Pubblicazione: (2023)
Rotation-Preserving Supervised Fine-Tuning
di: Jin, Hangzhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jin, Hangzhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Capacity-Constrained Continual Learning
di: Wen, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wen, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
RL Fine-Tuning Heals OOD Forgetting in SFT
di: Jin, Hangzhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Hangzhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Affordances Enable Partial World Modeling with LLMs
di: Khetarpal, Khimya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khetarpal, Khimya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Effective Protein-Protein Interaction Exploration with PPIretrieval
di: Hua, Chenqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hua, Chenqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
More Efficient Randomized Exploration for Reinforcement Learning via Approximate Sampling
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2024)
Capturing Individual Human Preferences with Reward Features
di: Barreto, André, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barreto, André, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mixtures of Experts Unlock Parameter Scaling for Deep RL
di: Obando-Ceron, Johan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Obando-Ceron, Johan, et al.
Pubblicazione: (2024)
OptionZero: Planning with Learned Options
di: Huang, Po-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Po-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quality-Diversity Actor-Critic: Learning High-Performing and Diverse Behaviors via Value and Successor Features Critics
di: Grillotti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grillotti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Langevin Soft Actor-Critic: Efficient Exploration through Uncertainty-Driven Critic Learning
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2025)
ReactZyme: A Benchmark for Enzyme-Reaction Prediction
di: Hua, Chenqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hua, Chenqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Sparse Neural Networks from their Topology via Multipartite Graph Representations
di: Cunegatti, Elia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cunegatti, Elia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unveiling Options with Neural Decomposition
di: Alikhasi, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alikhasi, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
MaestroMotif: Skill Design from Artificial Intelligence Feedback
di: Klissarov, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Klissarov, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Plasticity as the Mirror of Empowerment
di: Abel, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abel, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Option Learning in High-Throughput Environments
di: Henaff, Mikael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Henaff, Mikael, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Convolutions Enrich the Self-Attention in Transformers!
di: Choi, Jeongwhan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Choi, Jeongwhan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Balancing Plasticity and Stability with Fast and Slow Successor Features
di: Chua, Raymond, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chua, Raymond, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flow-of-Options: Diversified and Improved LLM Reasoning by Thinking Through Options
di: Nair, Lakshmi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nair, Lakshmi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predictive Modeling and Explainable AI for Veterinary Safety Profiles, Residue Assessment, and Health Outcomes Using Real-World Data and Physicochemical Properties
di: Sholehrasa, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sholehrasa, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Abstract World Model for Value-preserving Planning with Options
di: Rodriguez-Sanchez, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rodriguez-Sanchez, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint Learning of Hierarchical Neural Options and Abstract World Model
di: Piriyakulkij, Wasu Top, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Piriyakulkij, Wasu Top, et al.
Pubblicazione: (2026)
Boosting deep Reinforcement Learning using pretraining with Logical Options
di: Ye, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cracking the Code of Action: a Generative Approach to Affordances for Reinforcement Learning
di: Cherif, Lynn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cherif, Lynn, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification in SVM prediction
di: Anand, Pritam
Pubblicazione: (2025)
di: Anand, Pritam
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Functional Acceleration for Policy Mirror Descent
di: Chelu, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Look at Value-Based Decision-Time vs. Background Planning Methods Across Different Settings
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Sparse-Reg: Improving Sample Complexity in Offline Reinforcement Learning using Sparsity
di: Arnob, Samin Yeasar, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Adaptive Exploration for Data-Efficient General Value Function Evaluations
di: Jain, Arushi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Partial Models for Building Adaptive Model-Based Reinforcement Learning Agents
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2024)