Frequency and Generalisation of Periodic Activation Functions in Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Mavor-Parker, Augustine N., Sargent, Matthew J., Barry, Caswell, Griffin, Lewis, Lyle, Clare |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Using Forwards-Backwards Models to Approximate MDP Homomorphisms
di: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Pubblicazione: (2022)
Breaking the Conventional Forward-Backward Tie in Neural Networks: Activation Functions
di: Troiano, Luigi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Troiano, Luigi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Traveling Waves Encode the Recent Past and Enhance Sequence Learning
di: Keller, T. Anderson, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Keller, T. Anderson, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dynamic Reinforcement Learning for Actors
di: Shibata, Katsunari
Pubblicazione: (2025)
di: Shibata, Katsunari
Pubblicazione: (2025)
How to Stay Curious while Avoiding Noisy TVs using Aleatoric Uncertainty Estimation
di: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Pubblicazione: (2021)
Evolving Reservoirs for Meta Reinforcement Learning
di: Léger, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Léger, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reinforcement Learning-assisted Evolutionary Algorithm: A Survey and Research Opportunities
di: Song, Yanjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Yanjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
LANCE: Low Rank Activation Compression for Efficient On-Device Continual Learning
di: Apolinario, Marco Paul E., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Apolinario, Marco Paul E., et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Reinforcement Learning with Spiking Q-learning
di: Chen, Ding, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Ding, et al.
Pubblicazione: (2022)
QF-tuner: Breaking Tradition in Reinforcement Learning
di: Jumaah, Mahmood A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jumaah, Mahmood A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning
di: Holliday, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Holliday, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Reinforcement Learning in Parameterized Action Space
di: Hausknecht, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2015)
di: Hausknecht, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2015)
Generalized Population-Based Training for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning
di: Bai, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unveiling the Decision-Making Process in Reinforcement Learning with Genetic Programming
di: Eberhardinger, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eberhardinger, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multiple-Frequencies Population-Based Training
di: Doulazmi, Waël, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Doulazmi, Waël, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evolution Strategies at Scale: LLM Fine-Tuning Beyond Reinforcement Learning
di: Qiu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qiu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
REACT: Revealing Evolutionary Action Consequence Trajectories for Interpretable Reinforcement Learning
di: Altmann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Altmann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fully Spiking Actor Network with Intra-layer Connections for Reinforcement Learning
di: Chen, Ding, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Ding, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Single-Model Optimization: Preserving Plasticity in Continual Reinforcement Learning
di: Lillo, Lute, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lillo, Lute, et al.
Pubblicazione: (2026)
Meta-Learning Loss Functions for Deep Neural Networks
di: Raymond, Christian
Pubblicazione: (2024)
di: Raymond, Christian
Pubblicazione: (2024)
A Low Latency Adaptive Coding Spiking Framework for Deep Reinforcement Learning
di: Qin, Lang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Qin, Lang, et al.
Pubblicazione: (2022)
SpikeRL: A Scalable and Energy-efficient Framework for Deep Spiking Reinforcement Learning
di: Tahmid, Tokey, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tahmid, Tokey, et al.
Pubblicazione: (2025)
CDRL: A Reinforcement Learning Framework Inspired by Cerebellar Circuits and Dendritic Computational Strategies
di: Zhang, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Error-margin Analysis for Hidden Neuron Activation Labels
di: Dalal, Abhilekha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dalal, Abhilekha, et al.
Pubblicazione: (2024)
SPEAR: Structured Pruning for Spiking Neural Networks via Synaptic Operation Estimation and Reinforcement Learning
di: Xie, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Synaptic Activation and Dual Liquid Dynamics for Interpretable Bio-Inspired Models
di: Farsang, Mónika, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Farsang, Mónika, et al.
Pubblicazione: (2026)
Parallel Algorithms for Exact Enumeration of Deep Neural Network Activation Regions
di: Drammis, Sabrina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Drammis, Sabrina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Active Subspaces and Discovering Important Features with Gaussian Radial Basis Functions Neural Networks
di: D'Agostino, Danny, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: D'Agostino, Danny, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalability of Reinforcement Learning Methods for Dispatching in Semiconductor Frontend Fabs: A Comparison of Open-Source Models with Real Industry Datasets
di: Stöckermann, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stöckermann, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforced In-Context Black-Box Optimization
di: Song, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Projective Kolmogorov Arnold Neural Networks (P-KANs): Entropy-Driven Functional Space Discovery for Interpretable Machine Learning
di: Poole, Alastair, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Poole, Alastair, et al.
Pubblicazione: (2025)
Synergizing Quality-Diversity with Descriptor-Conditioned Reinforcement Learning
di: Faldor, Maxence, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Faldor, Maxence, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neuro-Symbolic Activation Discovery: Transferring Mathematical Structures from Physics to Ecology for Parameter-Efficient Neural Networks
di: Hajbi, Anas
Pubblicazione: (2026)
di: Hajbi, Anas
Pubblicazione: (2026)
Generalisation to unseen topologies: Towards control of biological neural network activity
di: Engwegen, Laurens, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Engwegen, Laurens, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Novel Machine Learning Classifier Based on Genetic Algorithms and Data Importance Reformatting
di: Alkhayyata, A. K., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alkhayyata, A. K., et al.
Pubblicazione: (2024)
Diffusion Policies for Out-of-Distribution Generalization in Offline Reinforcement Learning
di: Ada, Suzan Ece, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ada, Suzan Ece, et al.
Pubblicazione: (2023)
Epileptic Seizure Detection in Separate Frequency Bands Using Feature Analysis and Graph Convolutional Neural Network (GCN) from Electroencephalogram (EEG) Signals
di: Jibon, Ferdaus Anam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jibon, Ferdaus Anam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Form Follows Function: Recursive Stem Model
di: Hakimi, Navid
Pubblicazione: (2026)
di: Hakimi, Navid
Pubblicazione: (2026)
DL101 Neural Network Outputs and Loss Functions
di: Berzal, Fernando
Pubblicazione: (2025)
di: Berzal, Fernando
Pubblicazione: (2025)
Selectivity and Shape in the Design of Forward-Forward Goodness Functions
di: Akkus, Talha Ruzgar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Akkus, Talha Ruzgar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Using Forwards-Backwards Models to Approximate MDP Homomorphisms
di: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Pubblicazione: (2022) -
Breaking the Conventional Forward-Backward Tie in Neural Networks: Activation Functions
di: Troiano, Luigi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Traveling Waves Encode the Recent Past and Enhance Sequence Learning
di: Keller, T. Anderson, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Dynamic Reinforcement Learning for Actors
di: Shibata, Katsunari
Pubblicazione: (2025) -
How to Stay Curious while Avoiding Noisy TVs using Aleatoric Uncertainty Estimation
di: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Pubblicazione: (2021)