Understanding when Dynamics-Invariant Data Augmentations Benefit Model-Free Reinforcement Learning Updates
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Corrado, Nicholas E., Hanna, Josiah P. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
On-Policy Policy Gradient Reinforcement Learning Without On-Policy Sampling
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Distributionally Robust Multi-Task Reinforcement Learning via Adaptive Task Sampling
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Centralized Adaptive Sampling for Reliable Co-Training of Independent Multi-Agent Policies
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Can Model-Free Reinforcement Learning be Enough for Thinking?
von: Hanna, Josiah P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hanna, Josiah P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Stabilize Online Reinforcement Learning in Unbounded State Spaces
von: Pavse, Brahma S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pavse, Brahma S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
SaVeR: Optimal Data Collection Strategy for Safe Policy Evaluation in Tabular MDP
von: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Exploration for Data-Efficient General Value Function Evaluations
von: Jain, Arushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jain, Arushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning for Control of Non-Markovian Cellular Population Dynamics
von: Kratz, Josiah C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kratz, Josiah C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning via Auxiliary Task Distillation
von: Harish, Abhinav Narayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Harish, Abhinav Narayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pretraining Decision Transformers with Reward Prediction for In-Context Multi-task Structured Bandit Learning
von: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stable Offline Value Function Learning with Bisimulation-based Representations
von: Pavse, Brahma S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pavse, Brahma S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparsely Multimodal Data Fusion
von: Bjorgaard, Josiah
Veröffentlicht: (2024)
von: Bjorgaard, Josiah
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Label Invariant Graph Data Augmentations for Out-of-Distribution Generalization
von: Zhang, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SPEED: Experimental Design for Policy Evaluation in Linear Heteroscedastic Bandits
von: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MAD-TD: Model-Augmented Data stabilizes High Update Ratio RL
von: Voelcker, Claas A, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Voelcker, Claas A, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Benefit of Optimal Transport for Curriculum Reinforcement Learning
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Augmentation Invariant Manifold Learning
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2022)
Copy-Augmented Representation for Structure Invariant Template-Free Retrosynthesis
von: Zhuang, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhuang, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reviving Stale Updates: Data-Free Knowledge Distillation for Asynchronous Federated Learning
von: Askin, Baris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Askin, Baris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-Based Offline Reinforcement Learning with Adversarial Data Augmentation
von: Cao, Hongye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Hongye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning for Graph Coloring: Understanding the Power and Limits of Non-Label Invariant Representations
von: Cummins, Chase, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cummins, Chase, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding the Generalization Benefits of Late Learning Rate Decay
von: Ren, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ren, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Through the River: Understanding the Benefit of Schedule-Free Methods for Language Model Training
von: Song, Minhak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Minhak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
T-JEPA: Augmentation-Free Self-Supervised Learning for Tabular Data
von: Thimonier, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thimonier, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Trajectory-Level Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning
von: Schmähling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schmähling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Analysis of Causal Effect Estimation using Outcome Invariant Data Augmentation
von: Akbar, Uzair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akbar, Uzair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Empirical Study on the Power of Future Prediction in Partially Observable Environments
von: Kwon, Jeongyeol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kwon, Jeongyeol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fundamental Benefit of Alternating Updates in Minimax Optimization
von: Lee, Jaewook, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Jaewook, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Understanding the Benefit of Multitask Representation Learning in Decision Process
von: Lu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SiT: Symmetry-Invariant Transformers for Generalisation in Reinforcement Learning
von: Weissenbacher, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Weissenbacher, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Less is More: Convergence Benefits of Fewer Data Weight Updates over Longer Horizon
von: Das, Rudrajit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Das, Rudrajit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimized Local Updates in Federated Learning via Reinforcement Learning
von: Murad, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murad, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-Free Active Exploration in Reinforcement Learning
von: Russo, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Russo, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Intentional Updates for Streaming Reinforcement Learning
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Benefits of Active Data Collection in Operator Learning
von: Subedi, Unique, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Subedi, Unique, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Edge Contrastive Learning: An Augmentation-Free Graph Contrastive Learning Model
von: Li, Yujun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yujun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Demystifying the Paradox of Importance Sampling with an Estimated History-Dependent Behavior Policy in Off-Policy Evaluation
von: Zhou, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-Free Robust $ϕ$-Divergence Reinforcement Learning Using Both Offline and Online Data
von: Panaganti, Kishan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Panaganti, Kishan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Black-Box Combinatorial Optimization with Order-Invariant Reinforcement Learning
von: Goudet, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goudet, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
On-Policy Policy Gradient Reinforcement Learning Without On-Policy Sampling
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Distributionally Robust Multi-Task Reinforcement Learning via Adaptive Task Sampling
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Centralized Adaptive Sampling for Reliable Co-Training of Independent Multi-Agent Policies
von: Corrado, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
When Can Model-Free Reinforcement Learning be Enough for Thinking?
von: Hanna, Josiah P., et al.
Veröffentlicht: (2025)