Buchumschlag

Echoes of Socratic Doubt: Embracing Uncertainty in Calibrated Evidential Reinforcement Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Stutts, Alex Christopher, Erricolo, Danilo, Tulabandhula, Theja, Trivedi, Amit Ranjan
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

Sense Less, Generate More: Pre-training LiDAR Perception with Masked Autoencoders for Ultra-Efficient 3D Sensing
von: Tayebati, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-Cognitive Reinforcement Learning with Self-Doubt and Recovery
von: Zhang, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Regularized Evidential Regression
von: Ye, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

InteraSSort: Interactive Assortment Planning Using Large Language Models
von: Karra, Saketh Reddy, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Constitutional Controller: Doubt-Calibrated Steering of Compliant Agents
von: Kohaut, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is Epistemic Uncertainty Faithfully Represented by Evidential Deep Learning Methods?
von: Jürgens, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Tractable Online Learning Algorithm for the Multinomial Logit Contextual Bandit
von: Agrawal, Priyank, et al.
Veröffentlicht: (2020)

InteraRec: Screenshot Based Recommendations Using Multimodal Large Language Models
von: Karra, Saketh Reddy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evidential Transformation Network: Turning Pretrained Models into Evidential Models for Post-hoc Uncertainty Estimation
von: Chun, Yongchan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty-Guided Inference-Time Depth Adaptation for Transformer-Based Visual Tracking
von: Poggi, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Conformal Abstention Policies for Adaptive Risk Management in Large Language and Vision-Language Models
von: Tayebati, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPARC: Subspace-Aware Prompt Adaptation for Robust Continual Learning in LLMs
von: Jayasuriya, Dinithi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evidentially Calibrated Source-Free Time-Series Domain Adaptation with Temporal Imputation
von: Ragab, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evidential Deep Active Learning for Semi-Supervised Classification
von: Zhao, Shenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why Keep Your Doubts to Yourself? Trading Visual Uncertainties in Multi-Agent Bandit Systems
von: Zhang, Jusheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Evidential Learning for Anomaly Detection
von: Wei, Chunyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Equivariant Evidential Deep Learning for Interatomic Potentials
von: Wang, Zhongyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evidential Neural Radiance Fields
von: Duan, Ruxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CURATRON: Complete and Robust Preference Data for Rigorous Alignment of Large Language Models
von: Nguyen, Son The, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Essential and Nonessential Settings of Evidential Deep Learning
von: Chen, Mengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comprehensive Survey on Evidential Deep Learning and Its Applications
von: Gao, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BESplit: Bias-Compensated Split Federated Learning with Evidential Aggregation
von: Xie, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Continuity and Isolation Lead to Doubts or Dilemmas in Large Language Models
von: Pasten, Hector, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Adversarial Quantification via Conflict-Aware Evidential Deep Learning
von: Barker, Charmaine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Regularized Evidential Deep Learning Models: Theory and Comprehensive Evaluation
von: Pandey, Deep Shankar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evidential Spectrum-Aware Contrastive Learning for OOD Detection in Dynamic Graphs
von: Sun, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Graph Structures and Uncertainty for Accurate and Calibrated Time-series Forecasting
von: Kamarthi, Harshavardhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CLUE: Neural Networks Calibration via Learning Uncertainty-Error alignment
von: Mendes, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibrated Explanations: with Uncertainty Information and Counterfactuals
von: Lofstrom, Helena, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Evidential Uncertainty Sets in Deep Classifiers Using Conformal Prediction
von: Karimi, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Correct: Calibrated Reinforcement Learning for Multi-Attempt Chain-of-Thought
von: Ildiz, Muhammed Emrullah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EviDep: Trustworthy Multimodal Depression Estimation via Disentangled Evidential Learning
von: Liu, Fangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mitigating LLM Hallucination via Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning
von: Wu, Jiayun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adjusting Regression Models for Conditional Uncertainty Calibration
von: Gao, Ruijiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Entropy to Calibrated Uncertainty: Training Language Models to Reason About Uncertainty
von: Jenane, Azza, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ConformaDecompose: Explaining Uncertainty via Calibration Localization
von: Yapicioglu, Fatima Rabia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty-Calibrated Spatiotemporal Field Diffusion with Sparse Supervision
von: Valencia, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When to ASK: Uncertainty-Gated Language Assistance for Reinforcement Learning
von: Monteiro, Juarez, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Accelerating Residual Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation
von: Dodeja, Lakshita, et al.
Veröffentlicht: (2025)

eDOC: Explainable Decoding Out-of-domain Cell Types with Evidential Learning
von: Wu, Chaochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)