Salvato in:
| Autori principali: | Li, Yexin, Mu, Zhancun, Qi, Siyuan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2407.00567 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Contextual Combinatorial Bandits with Probabilistically Triggered Arms
di: Liu, Xutong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Xutong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Effective Off-Policy Evaluation and Learning in Contextual Combinatorial Bandits
di: Shimizu, Tatsuhiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shimizu, Tatsuhiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preserve Support, Not Correspondence: Dynamic Routing for Offline Reinforcement Learning
di: Mu, Zhancun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mu, Zhancun, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Contextual Combinatorial Semi-Bandits to Bandit List Classification: Improved Sample Complexity with Sparse Rewards
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2025)
CAE: Repurposing the Critic as an Explorer in Deep Reinforcement Learning
di: Li, Yexin
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yexin
Pubblicazione: (2025)
ROCKET-2: Steering Visuomotor Policy via Cross-View Goal Alignment
di: Cai, Shaofei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Shaofei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tree Ensembles for Contextual Bandits
di: Nilsson, Hannes, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nilsson, Hannes, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Linear Contextual Bandits with Heterogeneous Clients
di: Blaser, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Blaser, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Combinatorial Clustered Bandits for Recommendation Systems
di: Atalar, Baran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Atalar, Baran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Analysis of Combinatorial Gaussian Process Bandits
di: Sandberg, Jack, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sandberg, Jack, et al.
Pubblicazione: (2023)
Causal Contextual Bandits with Adaptive Context
di: Madhavan, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Madhavan, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Diffusion Models Meet Contextual Bandits
di: Aouali, Imad
Pubblicazione: (2024)
di: Aouali, Imad
Pubblicazione: (2024)
Learning When to Trust in Contextual Bandits
di: Ghasemi, Majid, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ghasemi, Majid, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conservative Contextual Bandits: Beyond Linear Representations
di: Deb, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deb, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Contextual Bandits with Hybrid Payoff: Revisited
di: Das, Nirjhar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Das, Nirjhar, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Sample Complexity of Multiclass and Sparse Contextual Bandits
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeFlow: Decoupling Manifold Modeling and Value Maximization for Offline Policy Extraction
di: Mu, Zhancun
Pubblicazione: (2026)
di: Mu, Zhancun
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Budget Optimization for Multichannel Advertising Using Combinatorial Bandits
di: Gangopadhyay, Briti, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gangopadhyay, Briti, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Offline Data in Linear Latent Contextual Bandits
di: Kausik, Chinmaya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kausik, Chinmaya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Second Order Bounds for Contextual Bandits with Function Approximation
di: Pacchiano, Aldo
Pubblicazione: (2024)
di: Pacchiano, Aldo
Pubblicazione: (2024)
Variance-Dependent Regret Lower Bounds for Contextual Bandits
di: He, Jiafan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Jiafan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contextual Rollout Bandits for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
di: Lu, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Comprehensive Survey of Mixture-of-Experts: Algorithms, Theory, and Applications
di: Mu, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mu, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Prompt Pricing based on Combinatorial Multi-Armed Bandit and Hierarchical Stackelberg Game
di: Li, Meiling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Meiling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging the Power of Conversations: Optimal Key Term Selection in Conversational Contextual Bandits
di: Liu, Maoli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Maoli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Contextual Cascading Bandits with Asynchronous Communication and Heterogeneous Users
di: Yang, Hantao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Hantao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provable Anytime Ensemble Sampling Algorithms in Nonlinear Contextual Bandits
di: Sun, Jiazheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Jiazheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
COBRA: Contextual Bandit Algorithm for Ensuring Truthful Strategic Agents
di: Verma, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Calibration-Gated LLM Pseudo-Observations for Online Contextual Bandits
di: Pershin, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pershin, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2026)
Demystifying Design Choices of Reinforcement Fine-tuning: A Batched Contextual Bandit Learning Perspective
di: Xie, Hong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xie, Hong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Contextual Linear Bandits under Noisy Features: Towards Bayesian Oracles
di: Kim, Jung-hun, et al.
Pubblicazione: (2017)
di: Kim, Jung-hun, et al.
Pubblicazione: (2017)
AdaptEx: A Self-Service Contextual Bandit Platform
di: Black, William, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Black, William, et al.
Pubblicazione: (2023)
Contextual Bandit with Herding Effects: Algorithms and Recommendation Applications
di: Xu, Luyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Luyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contextual Budget Bandit for Food Rescue Volunteer Engagement
di: Tang, Ariana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Ariana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bi-Level Contextual Bandits for Individualized Resource Allocation under Delayed Feedback
di: Almasi, Mohammadsina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Almasi, Mohammadsina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Action Duration with Contextual Bandits for Deep Reinforcement Learning in Dynamic Environments
di: Verma, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Trust Calibration Using Contextual Bandits
di: Henrique, Bruno M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Henrique, Bruno M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Combinatorial Multi-armed Bandits: Arm Selection via Group Testing
di: Mukherjee, Arpan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukherjee, Arpan, et al.
Pubblicazione: (2024)
CoCoB: Adaptive Collaborative Combinatorial Bandits for Online Recommendation
di: Yan, Cairong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Cairong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Combinatorial Multi-Agent Multi-Armed Bandits
di: Fourati, Fares, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fourati, Fares, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Contextual Combinatorial Bandits with Probabilistically Triggered Arms
di: Liu, Xutong, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Effective Off-Policy Evaluation and Learning in Contextual Combinatorial Bandits
di: Shimizu, Tatsuhiro, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Preserve Support, Not Correspondence: Dynamic Routing for Offline Reinforcement Learning
di: Mu, Zhancun, et al.
Pubblicazione: (2026) -
From Contextual Combinatorial Semi-Bandits to Bandit List Classification: Improved Sample Complexity with Sparse Rewards
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2025) -
CAE: Repurposing the Critic as an Explorer in Deep Reinforcement Learning
di: Li, Yexin
Pubblicazione: (2025)