Mildly Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lyu, Jiafei, Ma, Xiaoteng, Li, Xiu, Lu, Zongqing |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
SEABO: A Simple Search-Based Method for Offline Imitation Learning
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding What Affects the Generalization Gap in Visual Reinforcement Learning: Theory and Empirical Evidence
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-Domain Policy Adaptation by Capturing Representation Mismatch
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
ODRL: A Benchmark for Off-Dynamics Reinforcement Learning
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mildly Conservative Regularized Evaluation for Offline Reinforcement Learning
di: Chen, Haohui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Haohui, et al.
Pubblicazione: (2025)
ADG: Ambient Diffusion-Guided Dataset Recovery for Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning
di: Liu, Zeyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zeyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Two-stage Reinforcement Learning-based Approach for Multi-entity Task Allocation
di: Gong, Aicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gong, Aicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
PROF: An LLM-based Reward Code Preference Optimization Framework for Offline Imitation Learning
di: Sun, Shengjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Shengjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
ACL-QL: Adaptive Conservative Level in Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
di: Wu, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Doubly Mild Generalization for Offline Reinforcement Learning
di: Mao, Yixiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mao, Yixiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mind the Model, Not the Agent: The Primacy Bias in Model-based RL
di: Qiao, Zhongjian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qiao, Zhongjian, et al.
Pubblicazione: (2023)
In-Context Compositional Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
di: Xu, Qiushui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Qiushui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Imagination-Limited Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
di: Liu, Wenhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Wenhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Flow Q-Learning for Robust Offline Reinforcement Learning
di: Li, Mingxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Mingxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Neighborhood-Constrained Q Learning for Offline Reinforcement Learning
di: Mao, Yixiu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mao, Yixiu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exclusively Penalized Q-learning for Offline Reinforcement Learning
di: Yeom, Junghyuk, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yeom, Junghyuk, et al.
Pubblicazione: (2024)
ENOTO: Improving Offline-to-Online Reinforcement Learning with Q-Ensembles
di: Zhao, Kai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Kai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Model-based Offline Reinforcement Learning with Lower Expectile Q-Learning
di: Park, Kwanyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Kwanyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
MICRO: Model-Based Offline Reinforcement Learning with a Conservative Bellman Operator
di: Liu, Xiao-Yin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Xiao-Yin, et al.
Pubblicazione: (2023)
PIQL: Projective Implicit Q-Learning with Support Constraint for Offline Reinforcement Learning
di: Han, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Single-Trajectory Distributionally Robust Reinforcement Learning
di: Liang, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liang, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Offline Trajectory Optimization for Offline Reinforcement Learning
di: Zhao, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Complexity of Offline Reinforcement Learning with $Q^\star$-Approximation and Partial Coverage
di: Liu, Haolin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Haolin, et al.
Pubblicazione: (2026)
FORLER: Federated Offline Reinforcement Learning with Q-Ensemble and Actor Rectification
di: Qiao, Nan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiao, Nan, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Three Regimes of Offline-to-Online Reinforcement Learning
di: Li, Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fully Decentralized Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning: A Survey
di: Jiang, Jiechuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Jiechuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
DSAC: Distributional Soft Actor-Critic for Risk-Sensitive Reinforcement Learning
di: Ma, Xiaoteng, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Ma, Xiaoteng, et al.
Pubblicazione: (2020)
Pretraining a Shared Q-Network for Data-Efficient Offline Reinforcement Learning
di: Park, Jongchan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Jongchan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Offline-to-Online Reinforcement Learning with Q Conditioned State Entropy Exploration
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Safe Flow Q-Learning: Offline Safe Reinforcement Learning with Reachability-Based Flow Policies
di: Tayal, Mumuksh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tayal, Mumuksh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Coordinating Ride-Pooling with Public Transit using Reward-Guided Conservative Q-Learning: An Offline Training and Online Fine-Tuning Reinforcement Learning Framework
di: Hu, Yulong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yulong, et al.
Pubblicazione: (2025)
SUMO: Search-Based Uncertainty Estimation for Model-Based Offline Reinforcement Learning
di: Qiao, Zhongjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Zhongjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
FlowQ: Energy-Guided Flow Policies for Offline Reinforcement Learning
di: Alles, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alles, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Debiased Model-based Representations for Sample-efficient Continuous Control
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mutual Information Regularized Offline Reinforcement Learning
di: Ma, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ma, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
SPEQ: Offline Stabilization Phases for Efficient Q-Learning in High Update-To-Data Ratio Reinforcement Learning
di: Romeo, Carlo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Romeo, Carlo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Expert Q-learning: Deep Reinforcement Learning with Coarse State Values from Offline Expert Examples
di: Meng, Li, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Meng, Li, et al.
Pubblicazione: (2021)
Offline Reinforcement Learning with Imbalanced Datasets
di: Jiang, Li, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Li, et al.
Pubblicazione: (2023)
KAN v.s. MLP for Offline Reinforcement Learning
di: Guo, Haihong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Haihong, et al.
Pubblicazione: (2024)
RL-GPT: Integrating Reinforcement Learning and Code-as-policy
di: Liu, Shaoteng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shaoteng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
SEABO: A Simple Search-Based Method for Offline Imitation Learning
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Understanding What Affects the Generalization Gap in Visual Reinforcement Learning: Theory and Empirical Evidence
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Cross-Domain Policy Adaptation by Capturing Representation Mismatch
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
ODRL: A Benchmark for Off-Dynamics Reinforcement Learning
di: Lyu, Jiafei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Mildly Conservative Regularized Evaluation for Offline Reinforcement Learning
di: Chen, Haohui, et al.
Pubblicazione: (2025)