:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Saadat, Kimiya, Zhao, Richard
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2210.05014
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Enhancing Two-Player Performance Through Single-Player Knowledge Transfer: An Empirical Study on Atari 2600 Games
von: Saadat, Kimiya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Does Flow Matching Bring To TD Learning?
von: Agrawalla, Bhavya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FastTD3: Simple, Fast, and Capable Reinforcement Learning for Humanoid Control
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

C-MCTS: Safe Planning with Monte Carlo Tree Search
von: Parthasarathy, Dinesh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mitigating Estimation Bias with Representation Learning in TD Error-Driven Regularization
von: Chen, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Double Actor-Critic with TD Error-Driven Regularization in Reinforcement Learning
von: Chen, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adam-mini: Use Fewer Learning Rates To Gain More
von: Zhang, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis of Off-Policy $n$-Step TD-Learning with Linear Function Approximation
von: Lim, Han-Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IQL-TD-MPC: Implicit Q-Learning for Hierarchical Model Predictive Control
von: Chitnis, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hybrid DQN-TD3 Reinforcement Learning for Autonomous Navigation in Dynamic Environments
von: He, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MCTS-Judge: Test-Time Scaling in LLM-as-a-Judge for Code Correctness Evaluation
von: Wang, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MRC-GAT: A Meta-Relational Copula-Based Graph Attention Network for Interpretable Multimodal Alzheimer's Disease Diagnosis
von: Khalvandi, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-State TD Target for Model-Free Reinforcement Learning
von: Wang, Wuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Are Step-Level Reward Models Rewarding? Counterintuitive Findings from MCTS-Boosted Mathematical Reasoning
von: Ma, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Search-contempt: a hybrid MCTS algorithm for training AlphaZero-like engines with better computational efficiency
von: Joshi, Ameya
Veröffentlicht: (2025)

Asymmetric Proximal Policy Optimization: mini-critics boost LLM reasoning
von: Liu, Jiashun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chaos-based reinforcement learning with TD3
von: Matsuki, Toshitaka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

miniCTX: Neural Theorem Proving with (Long-)Contexts
von: Hu, Jiewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Make Every Move Count: LLM-based High-Quality RTL Code Generation Using MCTS
von: DeLorenzo, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Abduction of Domain Relationships from Data for VQA
von: Chowdhury, Al Mehdi Saadat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Relationship Between Reasoning and Performance in Large Language Models -- o3 (mini) Thinks Harder, Not Longer
von: Ballon, Marthe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

miniCodeProps: a Minimal Benchmark for Proving Code Properties
von: Lohn, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdaptCL: Adaptive Continual Learning for Tackling Heterogeneity in Sequential Datasets
von: Zhao, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2022)

PAC-MCTS: Bias-Aware Pruning for Robust LLM-Guided Search and Planning
von: Qian, Tianhao
Veröffentlicht: (2026)

mini-vec2vec: Scaling Universal Geometry Alignment with Linear Transformations
von: Dar, Guy
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Preference Scaling for Reinforcement Learning with Human Feedback
von: Hong, Ilgee, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forward Target Propagation: A Forward-Only Approach to Global Error Credit Assignment via Local Losses
von: As-Saquib, Nazmus Saadat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Online Mirror Descent for Tchebycheff Scalarization in Multi-Objective Learning
von: Liu, Meitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Alignment: Dynamic Preference Adjustments via Multi-Objective Reinforcement Learning for Pluralistic AI
von: Harland, Hadassah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Dual-Weighting Framework for Federated Learning via Out-of-Distribution Detection
von: Ling, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare Interventions
von: Shaik, Thanveer, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Best of mini-N in-loop Sampling: A Contextual Quality Reward Model for Reliable and Efficient Best-of-N Sampling
von: Rho, Hyung Gyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Adaptive Distribution Alignment with Neural Characteristic Function for Graph Domain Adaptation
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Federated Impression for Learning with Distributed Heterogeneous Data
von: Arya, Atrin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DARE: Difficulty-Adaptive Reinforcement Learning with Co-Evolved Difficulty Estimation
von: Zhou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TD-MPC2: Scalable, Robust World Models for Continuous Control
von: Hansen, Nicklas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Meta-Learning Adaptive Loss Functions
von: Raymond, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Convergence of Continual Learning with Adaptive Methods
von: Han, Seungyub, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ACL-QL: Adaptive Conservative Level in Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
von: Wu, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LMAC-TD: Producing Time Domain Explanations for Audio Classifiers
von: Mancini, Eleonora, et al.
Veröffentlicht: (2024)