Buchumschlag

REValueD: Regularised Ensemble Value-Decomposition for Factorisable Markov Decision Processes

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ireland, David, Montana, Giovanni
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

An Investigation of Offline Reinforcement Learning in Factorisable Action Spaces
von: Beeson, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty-Based Smooth Policy Regularisation for Reinforcement Learning with Few Demonstrations
von: Zhu, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Homomorphic Mappings for Value-Preserving State Aggregation in Markov Decision Processes
von: Zhao, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentanglement as Identifiable Pushforward Factorisation
von: Allen, Carl
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Decision Tree Policies for Markov Decision Processes
von: Vos, Daniël, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Markov Decision Processes under External Temporal Processes
von: Ayyagari, Ranga Shaarad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Policy Gradient for Robust Markov Decision Processes
von: Wang, Qiuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Act as You Learn: Adaptive Decision-Making in Non-Stationary Markov Decision Processes
von: Luo, Baiting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving Robust Markov Decision Processes: Generic, Reliable, Efficient
von: Meggendorfer, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Average-Reward Linearly-solvable Markov Decision Processes
von: Infante, Guillermo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPOT: Scalable Policy Optimization with Trees for Markov Decision Processes
von: Xiong, Xuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Linear Mixture Distributionally Robust Markov Decision Processes
von: Liu, Zhishuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Partial Action Replacement in Offline MARL
von: Jin, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Partial Action Replacement: Tackling Distribution Shift in Offline MARL
von: Jin, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Sharp Off-Policy Evaluation in Robust Markov Decision Processes
von: Bennett, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimistic Regret Bounds for Online Learning in Adversarial Markov Decision Processes
von: Moon, Sang Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion-Augmented Markov Decision Processes for Maximum Entropy Reinforcement Learning
von: Sanokowski, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Theory of Compositionality, Modularity, and Interpretability in Markov Decision Processes
von: Ringstrom, Thomas J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual Formulation for Non-Rectangular Lp Robust Markov Decision Processes
von: Kumar, Navdeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process
von: Wang, Taiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MATE: Solving Contextual Markov Decision Processes with Memory of Accumulated Transition Embeddings
von: Hwang, Himchan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Provably Efficient Reward Transfer in Reinforcement Learning with Discrete Markov Decision Processes
von: Vora, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Policy Regularized Distributionally Robust Markov Decision Processes with Linear Function Approximation
von: Gu, Jingwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Globally Optimal Hierarchical Reinforcement Learning for Linearly-Solvable Markov Decision Processes
von: Infante, Guillermo, et al.
Veröffentlicht: (2021)

State-Constrained Offline Reinforcement Learning
von: Hepburn, Charles A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Action-Free Offline-to-Online RL via Discretised State Policies
von: Neggatu, Natinael Solomon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluation-Time Policy Switching for Offline Reinforcement Learning
von: Neggatu, Natinael Solomon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conformal Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes
von: Foffano, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sobolev Space Regularised Pre Density Models
von: Kozdoba, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Cantor-Kantorovich Metric Between Markov Decision Processes with Application to Transfer Learning
von: Banse, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Policy Gradient Algorithms with Monte Carlo Tree Learning for Non-Markov Decision Processes
von: Morimura, Tetsuro, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Reinforcement Learning in Switching Non-Stationary Markov Decision Processes: Algorithms and Convergence Analysis
von: Amiri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Large Language Model Distillation: A Constrained Markov Decision Process Perspective
von: Zimmer, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Lagrangian and Adversarial Policy Gradient for Robust Constrained Markov Decision Processes
von: Bossens, David M.
Veröffentlicht: (2023)

Mitigating Relative Over-Generalization in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zhu, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Almost Sure Convergence of Differential Temporal Difference Learning for Average Reward Markov Decision Processes
von: Blaser, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regret Analysis of Policy Gradient Algorithm for Infinite Horizon Average Reward Markov Decision Processes
von: Bai, Qinbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ensemble Methods for Sequence Classification with Hidden Markov Models
von: Kawawa-Beaudan, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrosynthesis Planning via Worst-path Policy Optimisation in Tree-structured MDPs
von: Wang, Mianchu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigating Relational State Abstraction in Collaborative MARL
von: Utke, Sharlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)