Provable Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with General Function Approximation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Chen, Yu, Zhang, Xiangcheng, Wang, Siwei, Huang, Longbo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Provably Efficient Partially Observable Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Hindsight Observation
par: Zhang, Tonghe, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Tonghe, et autres
Publié: (2024)
Continuous K-Max Bandits
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2025)
Provably Efficient Reinforcement Learning with Multinomial Logit Function Approximation
par: Li, Long-Fei, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Long-Fei, et autres
Publié: (2024)
Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
par: Xiao, Minheng, et autres
Publié: (2024)
par: Xiao, Minheng, et autres
Publié: (2024)
Provably and Practically Efficient Adversarial Imitation Learning with General Function Approximation
par: Xu, Tian, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Tian, et autres
Publié: (2024)
Bellman Unbiasedness: Toward Provably Efficient Distributional Reinforcement Learning with General Value Function Approximation
par: Cho, Taehyun, et autres
Publié: (2024)
par: Cho, Taehyun, et autres
Publié: (2024)
Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning: Provable Efficiency with Linear Function Approximation
par: Liu, Zhishuai, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Zhishuai, et autres
Publié: (2024)
Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency
par: Cai, Qi, et autres
Publié: (2022)
par: Cai, Qi, et autres
Publié: (2022)
Provably Efficient Offline-to-Online Value Adaptation with General Function Approximation
par: Li, Shangzhe, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Shangzhe, et autres
Publié: (2026)
Bridging Distributional and Risk-sensitive Reinforcement Learning with Provable Regret Bounds
par: Liang, Hao, et autres
Publié: (2022)
par: Liang, Hao, et autres
Publié: (2022)
A Quadratic Synchronization Rule for Distributed Deep Learning
par: Gu, Xinran, et autres
Publié: (2023)
par: Gu, Xinran, et autres
Publié: (2023)
Finite-Time Convergence Analysis of ODE-based Generative Models for Stochastic Interpolants
par: Liu, Yuhao, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yuhao, et autres
Publié: (2025)
Online Robust Reinforcement Learning with General Function Approximation
par: Ghosh, Debamita, et autres
Publié: (2025)
par: Ghosh, Debamita, et autres
Publié: (2025)
PowerFlow: Unlocking the Dual Nature of LLMs via Principled Distribution Matching
par: Chen, Ruishuo, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Ruishuo, et autres
Publié: (2026)
Provable Zero-Shot Generalization in Offline Reinforcement Learning
par: Wang, Zhiyong, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Zhiyong, et autres
Publié: (2025)
Provable Reinforcement Learning from Human Feedback with an Unknown Link Function
par: Zhang, Qining, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Qining, et autres
Publié: (2025)
RL-CFR: Improving Action Abstraction for Imperfect Information Extensive-Form Games with Reinforcement Learning
par: Li, Boning, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Boning, et autres
Publié: (2024)
Decoupling Time and Risk: Risk-Sensitive Reinforcement Learning with General Discounting
par: Moghimi, Mehrdad, et autres
Publié: (2026)
par: Moghimi, Mehrdad, et autres
Publié: (2026)
Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning with General Function Approximation
par: Ye, Chenlu, et autres
Publié: (2023)
par: Ye, Chenlu, et autres
Publié: (2023)
Towards Provable Emergence of In-Context Reinforcement Learning
par: Wang, Jiuqi, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Jiuqi, et autres
Publié: (2025)
DSAC: Distributional Soft Actor-Critic for Risk-Sensitive Reinforcement Learning
par: Ma, Xiaoteng, et autres
Publié: (2020)
par: Ma, Xiaoteng, et autres
Publié: (2020)
Value-Based Deep Multi-Agent Reinforcement Learning with Dynamic Sparse Training
par: Hu, Pihe, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Pihe, et autres
Publié: (2024)
Finite-time Convergence Analysis of Actor-Critic with Evolving Reward
par: Hu, Rui, et autres
Publié: (2025)
par: Hu, Rui, et autres
Publié: (2025)
Provably Efficient Infinite-Horizon Average-Reward Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
par: Chae, Woojin, et autres
Publié: (2024)
par: Chae, Woojin, et autres
Publié: (2024)
uniINF: Best-of-Both-Worlds Algorithm for Parameter-Free Heavy-Tailed MABs
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2024)
Diverse Randomized Value Functions: A Provably Pessimistic Approach for Offline Reinforcement Learning
par: Yu, Xudong, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Xudong, et autres
Publié: (2024)
Is Risk-Sensitive Reinforcement Learning Properly Resolved?
par: Zhou, Ruiwen, et autres
Publié: (2023)
par: Zhou, Ruiwen, et autres
Publié: (2023)
RL as Regressor: A Reinforcement Learning Approach for Function Approximation
par: Huang, Yongchao
Publié: (2025)
par: Huang, Yongchao
Publié: (2025)
On the Statistical Efficiency of Mean-Field Reinforcement Learning with General Function Approximation
par: Huang, Jiawei, et autres
Publié: (2023)
par: Huang, Jiawei, et autres
Publié: (2023)
RA-PbRL: Provably Efficient Risk-Aware Preference-Based Reinforcement Learning
par: Zhao, Yujie, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Yujie, et autres
Publié: (2024)
Sample and Computationally Efficient Continuous-Time Reinforcement Learning with General Function Approximation
par: Zhao, Runze, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Runze, et autres
Publié: (2025)
Nonstationary Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
par: Zhou, Huozhi, et autres
Publié: (2020)
par: Zhou, Huozhi, et autres
Publié: (2020)
Finite-Time Analysis of Discrete-Time Stochastic Interpolants
par: Liu, Yuhao, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yuhao, et autres
Publié: (2025)
Provable Domain Adaptation for Offline Reinforcement Learning with Limited Samples
par: Chen, Weiqin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Weiqin, et autres
Publié: (2024)
SF-DQN: Provable Knowledge Transfer using Successor Feature for Deep Reinforcement Learning
par: Zhang, Shuai, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Shuai, et autres
Publié: (2024)
Provably Sample-Efficient Robust Reinforcement Learning with Average Reward
par: Roch, Zachary, et autres
Publié: (2025)
par: Roch, Zachary, et autres
Publié: (2025)
Agentic Transformers Provably Learn to Search via Reinforcement Learning
par: Yang, Tong, et autres
Publié: (2026)
par: Yang, Tong, et autres
Publié: (2026)
Adversarial Imitation Learning with General Function Approximation: Theoretical Analysis and Practical Algorithms
par: Xu, Tian, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Tian, et autres
Publié: (2026)
Provable Partially Observable Reinforcement Learning with Privileged Information
par: Cai, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Yang, et autres
Publié: (2024)
Best-of-Both-Worlds for Heavy-Tailed Markov Decision Processes
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Provably Efficient Partially Observable Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Hindsight Observation
par: Zhang, Tonghe, et autres
Publié: (2024) -
Continuous K-Max Bandits
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2025) -
Provably Efficient Reinforcement Learning with Multinomial Logit Function Approximation
par: Li, Long-Fei, et autres
Publié: (2024) -
Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
par: Xiao, Minheng, et autres
Publié: (2024) -
Provably and Practically Efficient Adversarial Imitation Learning with General Function Approximation
par: Xu, Tian, et autres
Publié: (2024)