Spectral-Risk Safe Reinforcement Learning with Convergence Guarantees
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Kim, Dohyeong, Cho, Taehyun, Han, Seungyub, Chung, Hojun, Lee, Kyungjae, Oh, Songhwai |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
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)
Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF?
par: Cho, Taehyun, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Taehyun, et autres
Publié: (2025)
Offline Reinforcement Learning with Universal Horizon Models
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2026)
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2026)
On the Convergence of Continual Learning with Adaptive Methods
par: Han, Seungyub, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Seungyub, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Environment Design via Regret-Guided Diffusion Models
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2024)
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2024)
SPQR: Controlling Q-ensemble Independence with Spiked Random Model for Reinforcement Learning
par: Lee, Dohyeok, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Dohyeok, et autres
Publié: (2024)
Lyapunov-Guided Self-Alignment: Test-Time Adaptation for Offline Safe Reinforcement Learning
par: Han, Seungyub, et autres
Publié: (2026)
par: Han, Seungyub, et autres
Publié: (2026)
Compositional Transduction with Latent Analogies for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning
par: Kim, Junseok, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Junseok, et autres
Publié: (2026)
Conflict-Averse Gradient Aggregation for Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning
par: Kim, Dohyeong, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Dohyeong, et autres
Publié: (2024)
Stage-Wise Reward Shaping for Acrobatic Robots: A Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning Approach
par: Kim, Dohyeong, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Dohyeong, et autres
Publié: (2024)
Safe CoR: A Dual-Expert Approach to Integrating Imitation Learning and Safe Reinforcement Learning Using Constraint Rewards
par: Kwon, Hyeokjin, et autres
Publié: (2024)
par: Kwon, Hyeokjin, et autres
Publié: (2024)
Optimal Transport Perturbations for Safe Reinforcement Learning with Robustness Guarantees
par: Queeney, James, et autres
Publié: (2023)
par: Queeney, James, et autres
Publié: (2023)
Theoretical Analysis of Meta Reinforcement Learning: Generalization Bounds and Convergence Guarantees
par: Wang, Cangqing, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Cangqing, et autres
Publié: (2024)
Prism: Spectral Parameter Sharing for Multi-Agent Reinforcement Learning
par: Kim, Kyungbeom, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Kyungbeom, et autres
Publié: (2026)
Safe Fairness Guarantees Without Demographics in Classification: Spectral Uncertainty Set Perspective
par: Barrainkua, Ainhize, et autres
Publié: (2026)
par: Barrainkua, Ainhize, et autres
Publié: (2026)
Skill-based Safe Reinforcement Learning with Risk Planning
par: Zhang, Hanping, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Hanping, et autres
Publié: (2025)
TRACED: Transition-aware Regret Approximation with Co-learnability for Environment Design
par: Cho, Geonwoo, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Geonwoo, et autres
Publié: (2025)
Towards Safe Reinforcement Learning via Constraining Conditional Value-at-Risk
par: Ying, Chengyang, et autres
Publié: (2022)
par: Ying, Chengyang, et autres
Publié: (2022)
Tail-Risk-Safe Monte Carlo Tree Search under PAC-Level Guarantees
par: Zhang, Zuyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Zuyuan, et autres
Publié: (2025)
Generalized Gaussian Temporal Difference Error for Uncertainty-aware Reinforcement Learning
par: Kim, Seyeon, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Seyeon, et autres
Publié: (2024)
Safe RLHF-V: Safe Reinforcement Learning from Multi-modal Human Feedback
par: Ji, Jiaming, et autres
Publié: (2025)
par: Ji, Jiaming, et autres
Publié: (2025)
Causal-Paced Deep Reinforcement Learning
par: Cho, Geonwoo, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Geonwoo, et autres
Publié: (2025)
Tidiness Score-Guided Monte Carlo Tree Search for Visual Tabletop Rearrangement
par: Kee, Hogun, et autres
Publié: (2025)
par: Kee, Hogun, et autres
Publié: (2025)
MoNDE: Mixture of Near-Data Experts for Large-Scale Sparse Models
par: Kim, Taehyun, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Taehyun, et autres
Publié: (2024)
Sampling-Based Safe Reinforcement Learning
par: Vignola, Luca, et autres
Publié: (2026)
par: Vignola, Luca, et autres
Publié: (2026)
Offline Reinforcement Learning with Penalized Action Noise Injection
par: Oh, JunHyeok, et autres
Publié: (2025)
par: Oh, JunHyeok, et autres
Publié: (2025)
Reinforcement Learning for Control with Probabilistic Stability Guarantee: A Finite-Sample Approach
par: Han, Minghao, et autres
Publié: (2026)
par: Han, Minghao, et autres
Publié: (2026)
Safe RLHF Beyond Expectation: Stochastic Dominance for Universal Spectral Risk Control
par: Chittepu, Yaswanth, et autres
Publié: (2026)
par: Chittepu, Yaswanth, et autres
Publié: (2026)
A Temporally Correlated Latent Exploration for Reinforcement Learning
par: Oh, SuMin, et autres
Publié: (2024)
par: Oh, SuMin, et autres
Publié: (2024)
Reinforcement Learning by Guided Safe Exploration
par: Yang, Qisong, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Qisong, et autres
Publié: (2023)
Probabilistic Shielding for Safe Reinforcement Learning
par: Court, Edwin Hamel-De le, et autres
Publié: (2025)
par: Court, Edwin Hamel-De le, et autres
Publié: (2025)
Probabilistic Performance Guarantees for Multi-Task Reinforcement Learning
par: Schnitzer, Yannik, et autres
Publié: (2026)
par: Schnitzer, Yannik, et autres
Publié: (2026)
SafeAdapt: Provably Safe Policy Updates in Deep Reinforcement Learning
par: Anisimov, Maksim, et autres
Publié: (2026)
par: Anisimov, Maksim, et autres
Publié: (2026)
Boundary-to-Region Supervision for Offline Safe Reinforcement Learning
par: Su, Huikang, et autres
Publié: (2025)
par: Su, Huikang, et autres
Publié: (2025)
Safe Deep Reinforcement Learning for Resource Allocation with Peak Age of Information Violation Guarantees
par: Reyhan, Berire Gunes, et autres
Publié: (2025)
par: Reyhan, Berire Gunes, et autres
Publié: (2025)
Reinforcement Learning via Conservative Agent for Environments with Random Delays
par: Lee, Jongsoo, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Jongsoo, et autres
Publié: (2025)
Online Optimization for Offline Safe Reinforcement Learning
par: Chemingui, Yassine, et autres
Publié: (2025)
par: Chemingui, Yassine, et autres
Publié: (2025)
Cooperative Backdoor Attack in Decentralized Reinforcement Learning with Theoretical Guarantee
par: Gao, Mengtong, et autres
Publié: (2024)
par: Gao, Mengtong, et autres
Publié: (2024)
Offline Reinforcement Learning in Large State Spaces: Algorithms and Guarantees
par: Jiang, Nan, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Nan, et autres
Publié: (2025)
Safe Flow Q-Learning: Offline Safe Reinforcement Learning with Reachability-Based Flow Policies
par: Tayal, Mumuksh, et autres
Publié: (2026)
par: Tayal, Mumuksh, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Bellman Unbiasedness: Toward Provably Efficient Distributional Reinforcement Learning with General Value Function Approximation
par: Cho, Taehyun, et autres
Publié: (2024) -
Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF?
par: Cho, Taehyun, et autres
Publié: (2025) -
Offline Reinforcement Learning with Universal Horizon Models
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2026) -
On the Convergence of Continual Learning with Adaptive Methods
par: Han, Seungyub, et autres
Publié: (2024) -
Adversarial Environment Design via Regret-Guided Diffusion Models
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2024)