Towards Efficient Risk-Sensitive Policy Gradient: An Iteration Complexity Analysis
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Rui, Gupta, Anish, Noorani, Erfaun, Tokekar, Pratap |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria
von: Noorani, Erfaun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Noorani, Erfaun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Distributed Risk-Sensitive Safety Filters for Uncertain Discrete-Time Systems
von: Lederer, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lederer, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
von: Xiao, Minheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiao, Minheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Delightful Policy Gradient
von: Osband, Ian
Veröffentlicht: (2026)
von: Osband, Ian
Veröffentlicht: (2026)
Delightful Distributed Policy Gradient
von: Osband, Ian
Veröffentlicht: (2026)
von: Osband, Ian
Veröffentlicht: (2026)
Unbiased Gradient Low-Rank Projection
von: Pan, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Performative Policy Gradient: Optimality in Performative Reinforcement Learning
von: Basu, Debabrota, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Basu, Debabrota, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Global Convergence Guarantees for Federated Policy Gradient Methods with Adversaries
von: Ganesh, Swetha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ganesh, Swetha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deterministic Policy Gradient for Reinforcement Learning with Continuous Time and State
von: Cheng, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Abstraction to Reality: DARPA's Vision for Robust Sim-to-Real Autonomy
von: Noorani, Erfaun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Noorani, Erfaun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Policy Optimization in Hybrid Discrete-Continuous Action Spaces via Mixed Gradients
von: Alvo, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Alvo, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Revisiting LQR Control from the Perspective of Receding-Horizon Policy Gradient
von: Zhang, Xiangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Xiangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Soft Robust MDPs and Risk-Sensitive MDPs: Equivalence, Policy Gradient, and Sample Complexity
von: Zhang, Runyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Runyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Finite-Time Analysis of Gradient Descent for Shallow Transformers
von: Arda, Enes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Arda, Enes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fitted Q-Iteration via Max-Plus-Linear Approximation
von: Liu, Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Finding Small Hyper-Gradients in Bilevel Optimization: Hardness Results and Improved Analysis
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Recursive Entropic Risk Optimization in Discounted MDPs: Sample Complexity Bounds with a Generative Model
von: Mortensen, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mortensen, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ginger: An Efficient Curvature Approximation with Linear Complexity for General Neural Networks
von: Hao, Yongchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hao, Yongchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Stochastic Shortest-Path Planning via Risk-Sensitive Incremental Sampling
von: Enwerem, Clinton, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Enwerem, Clinton, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Risk-sensitive Planning via Entropic Risk Measures
von: Marthe, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Marthe, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Efficient Constraint Handling in Neural Solvers for Routing Problems
von: Bi, Jieyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bi, Jieyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Gradient Descent Efficiency Index
von: Dhingra, Aviral
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhingra, Aviral
Veröffentlicht: (2024)
Robust Control with Gradient Uncertainty
von: Qi, Qian
Veröffentlicht: (2025)
von: Qi, Qian
Veröffentlicht: (2025)
Learning Branching Policies for MILPs with Proximal Policy Optimization
von: Mhamed, Abdelouahed Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mhamed, Abdelouahed Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Gradient Ascent for Continuous DR-submodular Maximization
von: Zhang, Qixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Qixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Riemann Sum Optimization for Accurate Integrated Gradients Computation
von: Swain, Swadesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Swain, Swadesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Convergence of (Stochastic) Gradient Descent for Kolmogorov--Arnold Networks
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Almost Bayesian: The Fractal Dynamics of Stochastic Gradient Descent
von: Hennick, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hennick, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Implicit Regularization of Gradient Flow on One-Layer Softmax Attention
von: Sheen, Heejune, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sheen, Heejune, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Optimal Construction of Unbiased Gradient Estimators for Zeroth-Order Optimization
von: Ma, Shaocong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Shaocong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Unified Framework for Gradient Aggregation in Multi-Objective Optimization
von: Hu, Zeou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Zeou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Explicit and data-Efficient Encoding via Gradient Flow
von: Flouris, Kyriakos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Flouris, Kyriakos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable Acceleration of Nesterov's Accelerated Gradient Method over Heavy Ball Method in Training Over-Parameterized Neural Networks
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
On a Gradient Approach to Chebyshev Center Problems with Applications to Function Learning
von: Raghuvanshi, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Raghuvanshi, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Weighted Low-rank Approximation via Stochastic Gradient Descent on Manifolds
von: Xu, Conglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Conglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Efficient and Fair Policies for Uncertainty-Aware Collaborative Human-Robot Order Picking
von: Smit, Igor G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Smit, Igor G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Isotropic Curvature Model for Understanding Deep Learning Optimization: Is Gradient Orthogonalization Optimal?
von: Su, Weijie
Veröffentlicht: (2025)
von: Su, Weijie
Veröffentlicht: (2025)
Rod Flow: A Continuous-Time Model for Gradient Descent at the Edge of Stability
von: Regis, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Regis, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Methodology Establishing Linear Convergence of Adaptive Gradient Methods under PL Inequality
von: Chakrabarti, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakrabarti, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
StoSignSGD: Unbiased Structural Stochasticity Fixes SignSGD for Training Large Language Models
von: Yu, Dingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Dingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria
von: Noorani, Erfaun, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Distributed Risk-Sensitive Safety Filters for Uncertain Discrete-Time Systems
von: Lederer, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
von: Xiao, Minheng, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Delightful Policy Gradient
von: Osband, Ian
Veröffentlicht: (2026) -
Delightful Distributed Policy Gradient
von: Osband, Ian
Veröffentlicht: (2026)