Buchumschlag

Q-Pensieve: Boosting Sample Efficiency of Multi-Objective RL Through Memory Sharing of Q-Snapshots

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hung, Wei, Huang, Bo-Kai, Hsieh, Ping-Chun, Liu, Xi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

BOFormer: Learning to Solve Multi-Objective Bayesian Optimization via Non-Markovian RL
von: Hung, Yu-Heng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Offline Model-Based RL via Active Model Selection: A Bayesian Optimization Perspective
von: Yang, Yu-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Reward-Free Viewpoint on Multi-Objective Reinforcement Learning
von: Chen, Ying-Tu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Non-Stationary Restless Multi-Armed Bandits with Provable Guarantee
von: Hung, Yu-Heng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Off-policy Distributional Q($λ$): Distributional RL without Importance Sampling
von: Tang, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MEReQ: Max-Ent Residual-Q Inverse RL for Sample-Efficient Alignment from Intervention
von: Chen, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Surrogate Ensemble in Expensive Multi-Objective Optimization via Deep Q-Learning
von: Wu, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Human-Like RL Agents Through Trajectory Optimization With Action Quantization
von: Guo, Jian-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Q-learning with Posterior Sampling
von: Agrawal, Priyank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CrossQ: Batch Normalization in Deep Reinforcement Learning for Greater Sample Efficiency and Simplicity
von: Bhatt, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2019)

QLASS: Boosting Language Agent Inference via Q-Guided Stepwise Search
von: Lin, Zongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Soft Q-Learning by Bounding
von: Adamczyk, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stateful Large Language Model Serving with Pensieve
von: Yu, Lingfan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Yes, Q-learning Helps Offline In-Context RL
von: Tarasov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Action-Constrained Reinforcement Learning via Acceptance-Rejection Method and Augmented MDPs
von: Hung, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QMP: Q-switch Mixture of Policies for Multi-Task Behavior Sharing
von: Zhang, Grace, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Asymptotic Analysis of Sample-averaged Q-learning
von: Panda, Saunak Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Actor Multi-Critic Deep Deterministic Reinforcement Learning with a Novel Q-Ensemble Method
von: Wu, Andy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

eOptShrinkQ: Near-Lossless KV Cache Compression Through Optimal Spectral Denoising and Quantization
von: Su, Pei-Chun
Veröffentlicht: (2026)

Boosting Sample Efficiency and Generalization in Multi-agent Reinforcement Learning via Equivariance
von: McClellan, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Behavior-Adaptive Q-Learning: A Unifying Framework for Offline-to-Online RL
von: Zu, Lipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diminishing Exploration: A Minimalist Approach to Piecewise Stationary Multi-Armed Bandits
von: Li, Kuan-Ta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uniformly Safe RL with Objective Suppression for Multi-Constraint Safety-Critical Applications
von: Zhou, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Q-Measure-Learning for Continuous State RL: Efficient Implementation and Convergence
von: Wang, Shengbo
Veröffentlicht: (2026)

Missing Data Multiple Imputation for Tabular Q-Learning in Online RL
von: Chasalow, Kyla, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QHyer: Q-conditioned Hybrid Attention-mamba Transformer for Offline Goal-conditioned RL
von: Lei, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Sample Efficiency in Multi-Agent RL with Uncertainty Quantification and Selective Exploration
von: Danino, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pruning the Way to Reliable Policies: A Multi-Objective Deep Q-Learning Approach to Critical Care
von: Shirali, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Snapshot Reinforcement Learning: Leveraging Prior Trajectories for Efficiency
von: Zhao, Yanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Domain Policy Optimization via Bellman Consistency and Hybrid Critics
von: Chen, Ming-Hong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable In-Context Q-Learning
von: Liu, Jinmei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Q-WSL: Optimizing Goal-Conditioned RL with Weighted Supervised Learning via Dynamic Programming
von: Lei, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Maximizing Data Efficiency for Cross-Lingual TTS Adaptation by Self-Supervised Representation Mixing and Embedding Initialization
von: Huang, Wei-Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Driven Knowledge Transfer in Batch $Q^*$ Learning
von: Chen, Elynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SDM-Q: Cost-Aware Staged Decision-Making for Multi-Omics Classification with Deep Q-Learning
von: Mu, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Walking Through Uncertainty: An Empirical Study of Uncertainty Estimation for Audio-Aware Large Language Models
von: Kuan, Chun-Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HyperQ-Opt: Q-learning for Hyperparameter Optimization
von: Hasan, Md. Tarek
Veröffentlicht: (2024)

Reinforce-Ada: An Adaptive Sampling Framework under Non-linear RL Objectives
von: Xiong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GlowQ: Group-Shared LOw-Rank Approximation for Quantized LLMs
von: An, Selim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

$Q\sharp$: Provably Optimal Distributional RL for LLM Post-Training
von: Zhou, Jin Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)