Buchumschlag

Entropy-regularized Diffusion Policy with Q-Ensembles for Offline Reinforcement Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Ruoqi, Luo, Ziwei, Sjölund, Jens, Schön, Thomas B., Mattsson, Per
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Systems and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Structured state-space models are deep Wiener models
von: Bonassi, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Real-Time Diffusion Policies for Games: Enhancing Consistency Policies with Q-Ensembles
von: Zhang, Ruoqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence in On-line Learning of Static and Dynamic Systems
von: Wigren, Torbjörn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised dynamic modeling of medical image transformation
von: Gunnarsson, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Safe Output Feedback Improvement with Baselines
von: Zhang, Ruoqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimization Solution Functions as Deterministic Policies for Offline Reinforcement Learning
von: Khattar, Vanshaj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forward-only Diffusion Probabilistic Models
von: Luo, Ziwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Relative Entropy Regularized Reinforcement Learning for Efficient Encrypted Policy Synthesis
von: Suh, Jihoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional sampling within generative diffusion models
von: Zhao, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Reinforcement Learning via Inverse Optimization
von: Dimanidis, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the equivalence of direct and indirect data-driven predictive control approaches
von: Mattsson, Per, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Hierarchical Reinforcement Learning via Inverse Optimization
von: Schmidt, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Operator Models for Continuous-Time Offline Reinforcement Learning
von: Hoischen, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving Offline Reinforcement Learning with Decision Tree Regression
von: Koirala, Prajwal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Bandwidth Estimation for Real-Time Communication with Offline Reinforcement Learning
von: Kai, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PACSBO: Probably approximately correct safe Bayesian optimization
von: Tokmak, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards safe control parameter tuning in distributed multi-agent systems
von: Tokmak, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe Bayesian optimization across noise models via scenario programming
von: Tokmak, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Dynamics from Input-Output Data with Hamiltonian Gaussian Processes
von: Ewering, Jan-Hendrik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline Guarded Safe Reinforcement Learning for Medical Treatment Optimization Strategies
von: Yan, Runze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accounts of using the Tustin-Net architecture on a rotary inverted pendulum
von: van Esch, Stijn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predictable Reinforcement Learning Dynamics through Entropy Rate Minimization
von: Ornia, Daniel Jarne, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Convergence and stability of Q-learning in Hierarchical Reinforcement Learning
von: Manenti, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LexiSafe: Offline Safe Reinforcement Learning with Lexicographic Safety-Reward Hierarchy
von: Yang, Hsin-Jung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safe learning-based control via function-based uncertainty quantification
von: Tokmak, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Feasible Policy Iteration for Safe Reinforcement Learning
von: Yang, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reverse Flow Matching: A Unified Framework for Online Reinforcement Learning with Diffusion and Flow Policies
von: Li, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safe exploration in reproducing kernel Hilbert spaces
von: Tokmak, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Finite-Time Analysis of On-Policy Heterogeneous Federated Reinforcement Learning
von: Zhang, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Dissipativity of Cross-Entropy Loss in Training ResNets
von: Püttschneider, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Reinforcement-Learning-Based Power Control for Application-Agnostic Energy Efficiency
von: Raj, Akhilesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Concurrent Learning of Policy and Unknown Safety Constraints in Reinforcement Learning
von: Yifru, Lunet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Reinforcement Learning and Sequence Modeling for Downlink Link Adaptation
von: Peri, Samuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LUCID: Learning-Enabled Uncertainty-Aware Certification of Stochastic Dynamical Systems
von: Casablanca, Ernesto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Robust Reinforcement Learning with Lipschitz-Bounded Policy Networks
von: Barbara, Nicholas H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data Center Cooling System Optimization Using Offline Reinforcement Learning
von: Zhan, Xianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Oracle-Efficient Reinforcement Learning for Max Value Ensembles
von: Hussing, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Driven Distributionally Robust Safety Verification Using Barrier Certificates and Conditional Mean Embeddings
von: Schön, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Off Policy Lyapunov Stability in Reinforcement Learning
von: Gill, Sarvan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe Deployment of Offline Reinforcement Learning via Input Convex Action Correction
von: Durkin, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)