Reinforcement Learning with Function Approximation: From Linear to Nonlinear
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Long, Jihao, Han, Jiequn |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Nonstationary Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Zhou, Huozhi, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Zhou, Huozhi, et al.
Pubblicazione: (2020)
Replicable Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Eaton, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eaton, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
Instance-Wise Adaptive Sampling for Dataset Construction in Approximating Inverse Problem Solutions
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025)
Posterior Sampling with Denoising Oracles via Tilted Transport
di: Bruna, Joan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bruna, Joan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adjoint Matching through the Lens of the Stochastic Maximum Principle in Optimal Control
di: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Switching System Theory of Q-Learning with Linear Function Approximation
di: Lee, Donghwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Donghwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Picard Iteration for High-Dimensional Nonlinear PDEs
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Efficient Reinforcement Learning with Multinomial Logit Function Approximation
di: Li, Long-Fei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Long-Fei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning: Provable Efficiency with Linear Function Approximation
di: Liu, Zhishuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zhishuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gap-Dependent Bounds for Nearly Minimax Optimal Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Zhang, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Role of Inherent Bellman Error in Offline Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Golowich, Noah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Golowich, Noah, et al.
Pubblicazione: (2024)
DISCO: learning to DISCover an evolution Operator for multi-physics-agnostic prediction
di: Morel, Rudy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Morel, Rudy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Linear Function Approximation as a Computationally Efficient Method to Solve Classical Reinforcement Learning Challenges
di: Srikanth, Hari
Pubblicazione: (2024)
di: Srikanth, Hari
Pubblicazione: (2024)
Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency
di: Cai, Qi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Cai, Qi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Analysis of Off-Policy $n$-Step TD-Learning with Linear Function Approximation
di: Lim, Han-Dong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lim, Han-Dong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Inference-Time Steering of Protein Diffusion Models via Embedding Optimization
di: Li, Minhuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Minhuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Curse of Memory in Recurrent Neural Networks: Approximation and Optimization Analysis
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2020)
Strategically Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Gonzales, Jake, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gonzales, Jake, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Resolving Methods for Reinforcement Learning with Function Approximations
di: Jiang, Jiashuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Jiashuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Robust Reinforcement Learning with General Function Approximation
di: Ghosh, Debamita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghosh, Debamita, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical Inference for Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
di: Wu, Weichen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Weichen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerated Distributional Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
di: Jin, Kaicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Kaicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation under Environmental Heterogeneity
di: Wang, Han, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Han, et al.
Pubblicazione: (2023)
A brief review of the Deep BSDE method for solving high-dimensional partial differential equations
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025)
Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning with General Function Approximation
di: Ye, Chenlu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ye, Chenlu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Model-Based Reinforcement Learning with Multinomial Logistic Function Approximation
di: Hwang, Taehyun, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hwang, Taehyun, et al.
Pubblicazione: (2022)
Randomized Exploration for Reinforcement Learning with Multinomial Logistic Function Approximation
di: Cho, Wooseong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Wooseong, et al.
Pubblicazione: (2024)
RL as Regressor: A Reinforcement Learning Approach for Function Approximation
di: Huang, Yongchao
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Yongchao
Pubblicazione: (2025)
ReBaNO: Reduced Basis Neural Operator Mitigating Generalization Gaps and Achieving Discretization Invariance
di: Zheng, Haolan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Haolan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gauss-Newton Temporal Difference Learning with Nonlinear Function Approximation
di: Ke, Zhifa, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ke, Zhifa, et al.
Pubblicazione: (2023)
Provably Efficient Infinite-Horizon Average-Reward Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Chae, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chae, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Test-time Generalization for Physics through Neural Operator Splitting
di: Serrano, Louis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Serrano, Louis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reinforcement Learning with Function Approximation for Non-Markov Processes
di: Kara, Ali Devran
Pubblicazione: (2026)
di: Kara, Ali Devran
Pubblicazione: (2026)
Misspecified $Q$-Learning with Sparse Linear Function Approximation: Tight Bounds on Approximation Error
di: Du, Ally Yalei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Ally Yalei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provable Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with General Function Approximation
di: Chen, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Finite Sample Analysis of Distributional TD Learning with Linear Function Approximation
di: Peng, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
NLI:Non-uniform Linear Interpolation Approximation of Nonlinear Operations for Efficient LLMs Inference
di: Yu, Jiangyong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Jiangyong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generative Modeling from Black-box Corruptions via Self-Consistent Stochastic Interpolants
di: Modi, Chirag, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Modi, Chirag, et al.
Pubblicazione: (2025)
A duality framework for analyzing random feature and two-layer neural networks
di: Chen, Hongrui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Hongrui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Rates and Saturation for Noiseless Kernel Ridge Regression
di: Long, Jihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Long, Jihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Nonstationary Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Zhou, Huozhi, et al.
Pubblicazione: (2020) -
Replicable Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Eaton, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Instance-Wise Adaptive Sampling for Dataset Construction in Approximating Inverse Problem Solutions
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Posterior Sampling with Denoising Oracles via Tilted Transport
di: Bruna, Joan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adjoint Matching through the Lens of the Stochastic Maximum Principle in Optimal Control
di: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Pubblicazione: (2026)