Buchumschlag

Byzantine-Resilient Decentralized Multi-Armed Bandits

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhu, Jingxuan, Koppel, Alec, Velasquez, Alvaro, Liu, Ji
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning Systems and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Decentralized Upper Confidence Bound Algorithms for Homogeneous Multi-Agent Multi-Armed Bandits
von: Zhu, Jingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Cost-Ordered Feasibility for Multi-Armed Bandits with Cost Subsidy
von: Juneja, Ishank, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An LP-based Sampling Policy for Multi-Armed Bandits with Side-Observations and Stochastic Availability
von: Soni, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nonparametric Sparse Online Learning of the Koopman Operator
von: Hou, Boya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence of Byzantine-Resilient Gradient Tracking via Probabilistic Edge Dropout
von: Dezhboro, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Byzantine-resilient federated online learning for Gaussian process regression
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Decentralized Multi-armed Bandits: From Corruption-Resilience to Byzantine-Resilience
von: Hu, Zicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Armed Bandits with Minimum Aggregated Revenue Constraints
von: Yahmed, Ahmed Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-agent Multi-armed Bandits with Minimum Reward Guarantee Fairness
von: Manupriya, Piyushi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Agent Stage-wise Conservative Linear Bandits
von: Afsharrad, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Optimization on Compact Submanifolds by Quantized Riemannian Gradient Tracking
von: Chen, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Multi-Armed Bandits Under Byzantine Attacks
von: Saday, Artun, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Learning to Sparsify Stochastic Linear Bandits
von: Wang, Zhengmiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enabling Clean Energy Resilience with Machine Learning-Empowered Underground Hydrogen Storage
von: Carbonero, Alvaro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finite-Time Guarantees for Multi-Agent Combinatorial Bandits with Nonstationary Rewards
von: Adams, Katherine B., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-User mmWave Beam and Rate Adaptation via Combinatorial Satisficing Bandits
von: Özyıldırım, Emre, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lagrangian Relaxation for Multi-Action Partially Observable Restless Bandits: Heuristic Policies and Indexability
von: Meshram, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Testing Environment Generation for Connected and Automated Vehicles with Dense Reinforcement Learning
von: Yang, Jingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Event-Triggered Online Learning for Safe Consensus of Multi-Agent Systems with Gaussian Process Regression
von: Dai, Xiaobing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bandit Algorithms for Deep Brain Stimulation
von: Gupta, Arkaprava, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Decentralized Riemannian Conjugate Gradient Method on the Stiefel Manifold
von: Chen, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Faster Q-Learning Algorithms for Restless Bandits
von: Kakarapalli, Parvish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sharpened Lazy Incremental Quasi-Newton Method
von: Lahoti, Aakash, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Hessian-Free Actor-Critic Algorithm for Bi-Level Reinforcement Learning with Applications to LLM Fine-Tuning
von: Zeng, Sihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explore-then-Commit for Nonstationary Linear Bandits with Latent Dynamics
von: Choi, Sunmook, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Variance-Reduced Stochastic Gradient Tracking Algorithm for Decentralized Optimization with Orthogonality Constraints
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Adversarial Network Optimization under Bandit Feedback: Maximizing Utility in Non-Stationary Multi-Hop Networks
von: Dai, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Decentralized Stochastic Control for Cyber-Physical Systems
von: Kaza, Kesav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Whittle Index Learning Algorithms for Restless Bandits with Constant Stepsizes
von: Mittal, Vishesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Optimization and Machine Learning through Decentralization
von: Chen, Ziqin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Decentralized Linear Quadratic Regulators with $\sqrt{T}$ Regret
von: Ye, Lintao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Resilient Constrained Reinforcement Learning
von: Ding, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Priority-Driven Control and Communication in Decentralized Multi-Agent Systems via Reinforcement Learning
von: Guo, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Convergence of Decentralized Gradient Tracking under the KL Property
von: Chen, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Restless Bandit Problem with Rewards Generated by a Linear Gaussian Dynamical System
von: Gornet, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tangential Randomization in Linear Bandits (TRAiL): Guaranteed Inference and Regret Bounds
von: Güçlü, Arda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Risk-Aware Decision Making in Restless Bandits: Theory and Algorithms for Planning and Learning
von: Akbarzadeh, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Differentially Private High Dimensional Bandits
von: Shukla, Apurv
Veröffentlicht: (2024)

TAG: A Decentralized Framework for Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning
von: Paolo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Combinatorial Multi-Agent Multi-Armed Bandits
von: Fourati, Fares, et al.
Veröffentlicht: (2024)