Sample-efficient Adversarial Imitation Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jung, Dahuin, Lee, Hyungyu, Yoon, Sungroh |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
DAFA: Distance-Aware Fair Adversarial Training
di: Lee, Hyungyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Hyungyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
CANDI: Curated Test-Time Adaptation for Multivariate Time-Series Anomaly Detection Under Distribution Shift
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2026)
R2R2: Robust Representation for Intensive Experience Reuse via Redundancy Reduction in Self-Predictive Learning
di: Song, Sanghyeob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Sanghyeob, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Comprehensive Survey of Deep Learning for Time Series Forecasting: Architectural Diversity and Open Challenges
di: Kim, Jongseon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Jongseon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Imitation Learning via Boosting
di: Chang, Jonathan D., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Jonathan D., et al.
Pubblicazione: (2024)
Causality-Aware Contrastive Learning for Robust Multivariate Time-Series Anomaly Detection
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diffusion-Reward Adversarial Imitation Learning
di: Lai, Chun-Mao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Chun-Mao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Large Language Models are Skeptics: False Negative Problem of Input-conflicting Hallucination
di: Song, Jongyoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Jongyoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Battling the Non-stationarity in Time Series Forecasting via Test-time Adaptation
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distilled Thompson Sampling: Practical and Efficient Thompson Sampling via Imitation Learning
di: Namkoong, Hongseok, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Namkoong, Hongseok, et al.
Pubblicazione: (2020)
SF(DA)$^2$: Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation
di: Hwang, Uiwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Uiwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Introducing Spectral Attention for Long-Range Dependency in Time Series Forecasting
di: Kang, Bong Gyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kang, Bong Gyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
PAIL: Performance based Adversarial Imitation Learning Engine for Carbon Neutral Optimization
di: Ye, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ye, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Time-Series Anomaly Detection Using Learnable Data Augmentation
di: Choi, Kukjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Kukjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
DecompGAIL: Learning Realistic Traffic Behaviors with Decomposed Multi-Agent Generative Adversarial Imitation Learning
di: Guo, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Entropy is not Enough for Test-Time Adaptation: From the Perspective of Disentangled Factors
di: Lee, Jonghyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Jonghyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Imitating from auxiliary imperfect demonstrations via Adversarial Density Weighted Regression
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Memory-Consistent Neural Networks for Imitation Learning
di: Sridhar, Kaustubh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sridhar, Kaustubh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Imitation Bootstrapped Reinforcement Learning
di: Hu, Hengyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Hengyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Quantifying Generalisation in Imitation Learning
di: Gavenski, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gavenski, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ctx2TrajGen: Traffic Context-Aware Microscale Vehicle Trajectories using Generative Adversarial Imitation Learning
di: Jin, Joobin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Joobin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Future Representation with Synthetic Observations for Sample-efficient Reinforcement Learning
di: Liu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchical Generative Adversarial Imitation Learning with Mid-level Input Generation for Autonomous Driving on Urban Environments
di: Couto, Gustavo Claudio Karl, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Couto, Gustavo Claudio Karl, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sample-Efficient Expert Query Control in Active Imitation Learning via Conformal Prediction
di: Firouzkouhi, Arad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Firouzkouhi, Arad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Suppressing Overestimation in Q-Learning through Adversarial Behaviors
di: Lee, HyeAnn, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lee, HyeAnn, et al.
Pubblicazione: (2023)
Denoising-based Contractive Imitation Learning
di: Shen, Macheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Macheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Noise-Guided Transport for Imitation Learning
di: Blondé, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Blondé, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Imitation Learning via Focused Satisficing
di: Shah, Rushit N., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shah, Rushit N., et al.
Pubblicazione: (2025)
Boolean Satisfiability via Imitation Learning
di: Zhang, Zewei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zewei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Imitation Learning as Return Distribution Matching
di: Lazzati, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lazzati, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable Next-token Prediction via the Generalized Induction Head
di: Kim, Eunji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Eunji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-Linear Reinforcement Learning in Large Action Spaces: Structural Conditions and Sample-efficiency of Posterior Sampling
di: Agarwal, Alekh, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Agarwal, Alekh, et al.
Pubblicazione: (2022)
Learning Strategy Representation for Imitation Learning in Multi-Agent Games
di: Lei, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Imitation from Diverse Behaviors: Wasserstein Quality Diversity Imitation Learning with Single-Step Archive Exploration
di: Yu, Xingrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Xingrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
DITTO: Offline Imitation Learning with World Models
di: DeMoss, Branton, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: DeMoss, Branton, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reinforcement Learning via Implicit Imitation Guidance
di: Dong, Perry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Perry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Confounded Causal Imitation Learning with Instrumental Variables
di: Zeng, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Adaptation for Enhancing Imitation Learning Policies
di: Malato, Federico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malato, Federico, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-Supervised One-Shot Imitation Learning
di: Wu, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
Imitating Cost-Constrained Behaviors in Reinforcement Learning
di: Shao, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shao, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
DAFA: Distance-Aware Fair Adversarial Training
di: Lee, Hyungyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
CANDI: Curated Test-Time Adaptation for Multivariate Time-Series Anomaly Detection Under Distribution Shift
di: Kim, HyunGi, et al.
Pubblicazione: (2026) -
R2R2: Robust Representation for Intensive Experience Reuse via Redundancy Reduction in Self-Predictive Learning
di: Song, Sanghyeob, et al.
Pubblicazione: (2026) -
A Comprehensive Survey of Deep Learning for Time Series Forecasting: Architectural Diversity and Open Challenges
di: Kim, Jongseon, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adversarial Imitation Learning via Boosting
di: Chang, Jonathan D., et al.
Pubblicazione: (2024)