Accelerated Policy Gradient: On the Convergence Rates of the Nesterov Momentum for Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Chen, Yen-Ju, Huang, Nai-Chieh, Lee, Ching-Pei, Hsieh, Ping-Chun |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Provable Accelerated Convergence of Nesterov's Momentum for Deep ReLU Neural Networks
di: Liao, Fangshuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liao, Fangshuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
PPO-Clip Attains Global Optimality: Towards Deeper Understandings of Clipping
di: Huang, Nai-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Nai-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2023)
SNOO: Step-K Nesterov Outer Optimizer - The Surprising Effectiveness of Nesterov Momentum Applied to Pseudo-Gradients
di: Kallusky, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kallusky, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Momentum Streams for Optimizer-Inspired Transformers
di: Gai, Jingchu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gai, Jingchu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast Stochastic Policy Gradient: Negative Momentum for Reinforcement Learning
di: Zhang, Haobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Haobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
EMA-Nesterov: Stabilizing Nesterov's Lookahead for Accelerated Deep Learning Optimization
di: Yau, Chung-Yiu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yau, Chung-Yiu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalized Continuous-Time Models for Nesterov's Accelerated Gradient Methods
di: Park, Chanwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Chanwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Global Convergence of Natural Policy Gradient with Hessian-aided Momentum Variance Reduction
di: Feng, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving Infinitely Deep Bayesian Neural Networks with Nesterov's Accelerated Gradient Method
di: Yu, Chenxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Chenxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Provable Acceleration of Nesterov's Accelerated Gradient for Rectangular Matrix Factorization and Linear Neural Networks
di: Xu, Zhenghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zhenghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Concise Lyapunov Analysis of Nesterov's Accelerated Gradient Method
di: Liu, Jun
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jun
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Unlabeled Data Sharing through Kernel Function Approximation in Offline Reinforcement Learning
di: Lai, Yen-Ru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Yen-Ru, et al.
Pubblicazione: (2024)
Global Convergence of Wasserstein Policy Gradient for Entropy-Regularized Reinforcement Learning
di: Zhu, Zhaoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhu, Zhaoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Last-Iterate Global Convergence of Policy Gradients for Constrained Reinforcement Learning
di: Montenegro, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Montenegro, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Reinforced Graph Contrastive Learning
di: Hsieh, Chou-Ying, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hsieh, Chou-Ying, et al.
Pubblicazione: (2025)
Randomized Subspace Nesterov Accelerated Gradient
di: Omiya, Gaku, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Omiya, Gaku, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nesterov-Accelerated Robust Federated Learning Over Byzantine Adversaries
di: Xu, Lihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Lihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adan: Adaptive Nesterov Momentum Algorithm for Faster Optimizing Deep Models
di: Xie, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Xie, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Quantum Hierarchical Reinforcement Learning via Variational Quantum Circuits
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
On Global Convergence Rates for Federated Softmax Policy Gradient under Heterogeneous Environments
di: Labbi, Safwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Labbi, Safwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Momentum-Based Federated Reinforcement Learning with Interaction and Communication Efficiency
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Actor-Accelerated Policy Dual Averaging for Reinforcement Learning in Continuous Action Spaces
di: Gao, Ji, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gao, Ji, et al.
Pubblicazione: (2026)
Linear-Quadratic Mean-Field Reinforcement Learning: Convergence of Policy Gradient Methods
di: Carmona, René, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Carmona, René, et al.
Pubblicazione: (2019)
Convergence Rates of Constrained Expected Improvement
di: Wang, Haowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Haowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Muon with Nesterov Momentum: Heavy-Tailed Noise and (Randomized) Inexact Polar Decomposition
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reusing Historical Trajectories in Natural Policy Gradient via Importance Sampling: Convergence and Convergence Rate
di: Lin, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Reward-Free Representations to Preferences: Rethinking Offline Preference-Based Reinforcement Learning
di: Yang, Jun-Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Jun-Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nesterov Acceleration for Ensemble Kalman Inversion and Variants
di: Vernon, Sydney, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vernon, Sydney, et al.
Pubblicazione: (2025)
Increasing Batch Size Improves Convergence of Stochastic Gradient Descent with Momentum
di: Kamo, Keisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kamo, Keisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Convergence of Gradient Descent for Large Learning Rates
di: Crăciun, Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Crăciun, Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-Domain Policy Optimization via Bellman Consistency and Hybrid Critics
di: Chen, Ming-Hong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Ming-Hong, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Reward-Free Viewpoint on Multi-Objective Reinforcement Learning
di: Chen, Ying-Tu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Ying-Tu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understanding Outer Optimizers in Local SGD: Learning Rates, Momentum, and Acceleration
di: Khaled, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khaled, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2025)
On-Policy Policy Gradient Reinforcement Learning Without On-Policy Sampling
di: Corrado, Nicholas E., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Corrado, Nicholas E., et al.
Pubblicazione: (2023)
Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
di: Xiao, Minheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Minheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provable Acceleration of Nesterov's Accelerated Gradient Method over Heavy Ball Method in Training Over-Parameterized Neural Networks
di: Liu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Policy Gradient with Second Order Momentum
di: Sun, Tianyu
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Tianyu
Pubblicazione: (2025)
Stochastic Resetting Accelerates Policy Convergence in Reinforcement Learning
di: Zhou, Jello, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Jello, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Convergence Rate of LoRA Gradient Descent
di: Mu, Siqiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mu, Siqiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inference of Online Newton Methods with Nesterov's Accelerated Sketching
di: Wang, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Provable Accelerated Convergence of Nesterov's Momentum for Deep ReLU Neural Networks
di: Liao, Fangshuo, et al.
Pubblicazione: (2023) -
PPO-Clip Attains Global Optimality: Towards Deeper Understandings of Clipping
di: Huang, Nai-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2023) -
SNOO: Step-K Nesterov Outer Optimizer - The Surprising Effectiveness of Nesterov Momentum Applied to Pseudo-Gradients
di: Kallusky, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Momentum Streams for Optimizer-Inspired Transformers
di: Gai, Jingchu, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Fast Stochastic Policy Gradient: Negative Momentum for Reinforcement Learning
di: Zhang, Haobin, et al.
Pubblicazione: (2024)