Exploiting Causal Graph Priors with Posterior Sampling for Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Mutti, Mirco, De Santi, Riccardo, Restelli, Marcello, Marx, Alexander, Ramponi, Giorgia |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Towards Principled Unsupervised Multi-Agent Reinforcement Learning
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2025)
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2025)
Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story
par: De Paola, Vincenzo, et autres
Publié: (2025)
par: De Paola, Vincenzo, et autres
Publié: (2025)
K-Myriad: Jump-starting reinforcement learning with unsupervised parallel agents
par: De Paola, Vincenzo, et autres
Publié: (2026)
par: De Paola, Vincenzo, et autres
Publié: (2026)
The Limits of Pure Exploration in POMDPs: When the Observation Entropy is Enough
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
How to Explore with Belief: State Entropy Maximization in POMDPs
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
From Parameters to Behaviors: Unsupervised Compression of the Policy Space
par: Tenedini, Davide, et autres
Publié: (2025)
par: Tenedini, Davide, et autres
Publié: (2025)
Unsupervised Behavioral Compression: Learning Low-Dimensional Policy Manifolds through State-Occupancy Matching
par: Fraschini, Andrea, et autres
Publié: (2026)
par: Fraschini, Andrea, et autres
Publié: (2026)
On Feasible Rewards in Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning
par: Freihaut, Till, et autres
Publié: (2024)
par: Freihaut, Till, et autres
Publié: (2024)
Scalable Multi-Agent Offline Reinforcement Learning and the Role of Information
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2025)
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2025)
Test-Time Regret Minimization in Meta Reinforcement Learning
par: Mutti, Mirco, et autres
Publié: (2024)
par: Mutti, Mirco, et autres
Publié: (2024)
Geometric Active Exploration in Markov Decision Processes: the Benefit of Abstraction
par: De Santi, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
par: De Santi, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
Finite Sample Bounds for Non-Parametric Regression: Optimal Sample Efficiency and Space Complexity
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
Inverse Reinforcement Learning with Sub-optimal Experts
par: Poiani, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
par: Poiani, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
Fine-tuning Behavioral Cloning Policies with Preference-Based Reinforcement Learning
par: Macuglia, Maël, et autres
Publié: (2025)
par: Macuglia, Maël, et autres
Publié: (2025)
Preference Elicitation for Offline Reinforcement Learning
par: Pace, Alizée, et autres
Publié: (2024)
par: Pace, Alizée, et autres
Publié: (2024)
Projection by Convolution: Optimal Sample Complexity for Reinforcement Learning in Continuous-Space MDPs
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
Power Grid Control with Graph-Based Distributed Reinforcement Learning
par: Fabrizio, Carlo, et autres
Publié: (2025)
par: Fabrizio, Carlo, et autres
Publié: (2025)
"So, Tell Me About Your Policy...": Distillation of interpretable policies from Deep Reinforcement Learning agents
par: Dispoto, Giovanni, et autres
Publié: (2025)
par: Dispoto, Giovanni, et autres
Publié: (2025)
Building surrogate models using trajectories of agents trained by Reinforcement Learning
par: Cestero, Julen, et autres
Publié: (2025)
par: Cestero, Julen, et autres
Publié: (2025)
Pure Exploration under Mediators' Feedback
par: Poiani, Riccardo, et autres
Publié: (2023)
par: Poiani, Riccardo, et autres
Publié: (2023)
Local Linearity: the Key for No-regret Reinforcement Learning in Continuous MDPs
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
A Reinforcement Learning Approach for Optimal Control in Microgrids
par: Salaorni, Davide, et autres
Publié: (2025)
par: Salaorni, Davide, et autres
Publié: (2025)
Contextual Bilevel Reinforcement Learning for Incentive Alignment
par: Thoma, Vinzenz, et autres
Publié: (2024)
par: Thoma, Vinzenz, et autres
Publié: (2024)
Large Language Models are Effective Priors for Causal Graph Discovery
par: Darvariu, Victor-Alexandru, et autres
Publié: (2024)
par: Darvariu, Victor-Alexandru, et autres
Publié: (2024)
Online Market Making and the Value of Observing the Order Book
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2026)
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2026)
Online Dynamic Pricing of Complementary Products
par: Mussi, Marco, et autres
Publié: (2025)
par: Mussi, Marco, et autres
Publié: (2025)
Global Reinforcement Learning: Beyond Linear and Convex Rewards via Submodular Semi-gradient Methods
par: De Santi, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
par: De Santi, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
State Entropy Regularization for Robust Reinforcement Learning
par: Ashlag, Yonatan, et autres
Publié: (2025)
par: Ashlag, Yonatan, et autres
Publié: (2025)
Learning in Markov Decision Processes with Exogenous Dynamics
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2026)
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2026)
Reward Compatibility: A Framework for Inverse RL
par: Lazzati, Filippo, et autres
Publié: (2025)
par: Lazzati, Filippo, et autres
Publié: (2025)
A Classification View on Meta Learning Bandits
par: Mutti, Mirco, et autres
Publié: (2025)
par: Mutti, Mirco, et autres
Publié: (2025)
Policy Gradient with Active Importance Sampling
par: Papini, Matteo, et autres
Publié: (2024)
par: Papini, Matteo, et autres
Publié: (2024)
Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning
par: D'Eramo, Carlo, et autres
Publié: (2024)
par: D'Eramo, Carlo, et autres
Publié: (2024)
Truncating Trajectories in Monte Carlo Policy Evaluation: an Adaptive Approach
par: Poiani, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
par: Poiani, Riccardo, et autres
Publié: (2024)
Efficient Learning of POMDPs with Known Observation Model in Average-Reward Setting
par: Russo, Alessio, et autres
Publié: (2024)
par: Russo, Alessio, et autres
Publié: (2024)
Learning Equilibria from Data: Provably Efficient Multi-Agent Imitation Learning
par: Freihaut, Till, et autres
Publié: (2025)
par: Freihaut, Till, et autres
Publié: (2025)
Offline Inverse RL: New Solution Concepts and Provably Efficient Algorithms
par: Lazzati, Filippo, et autres
Publié: (2024)
par: Lazzati, Filippo, et autres
Publié: (2024)
How does Inverse RL Scale to Large State Spaces? A Provably Efficient Approach
par: Lazzati, Filippo, et autres
Publié: (2024)
par: Lazzati, Filippo, et autres
Publié: (2024)
Interpetable Target-Feature Aggregation for Multi-Task Learning based on Bias-Variance Analysis
par: Bonetti, Paolo, et autres
Publié: (2024)
par: Bonetti, Paolo, et autres
Publié: (2024)
A Provably Efficient Option-Based Algorithm for both High-Level and Low-Level Learning
par: Drappo, Gianluca, et autres
Publié: (2024)
par: Drappo, Gianluca, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Towards Principled Unsupervised Multi-Agent Reinforcement Learning
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2025) -
Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story
par: De Paola, Vincenzo, et autres
Publié: (2025) -
K-Myriad: Jump-starting reinforcement learning with unsupervised parallel agents
par: De Paola, Vincenzo, et autres
Publié: (2026) -
The Limits of Pure Exploration in POMDPs: When the Observation Entropy is Enough
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2024) -
How to Explore with Belief: State Entropy Maximization in POMDPs
par: Zamboni, Riccardo, et autres
Publié: (2024)