:: Library Catalog

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Shukuan, Xue, Ke, Song, Lei, Huang, Xiaobin, Qian, Chao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2412.07186
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Offline Multi-Objective Optimization
von: Xue, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Monte Carlo Tree Search in the Presence of Transition Uncertainty
von: Kohankhaki, Farnaz, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reinforced In-Context Black-Box Optimization
von: Song, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Epistemic Monte Carlo Tree Search
von: Oren, Yaniv, et al.
Veröffentlicht: (2022)

On Transfer-based Universal Attacks in Pure Black-box Setting
von: Jalwana, Mohammad A. A. K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Monte Carlo Tree Search with Boltzmann Exploration
von: Painter, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Twice Sequential Monte Carlo for Tree Search
von: Oren, Yaniv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Doubly Robust Monte Carlo Tree Search
von: Liu, Manqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Tensor Computation Graphs with Equality Saturation and Monte Carlo Tree Search
von: Hartmann, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Monte Carlo Permutation Search
von: Cazenave, Tristan
Veröffentlicht: (2025)

GIPO: Gaussian Importance Sampling Policy Optimization
von: Lu, Chengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transfer Learning for Bayesian Optimization on Heterogeneous Search Spaces
von: Fan, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Anytime Sequential Halving in Monte-Carlo Tree Search
von: Sagers, Dominic, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving GFlowNets with Monte Carlo Tree Search
von: Morozov, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperband-based Bayesian Optimization for Black-box Prompt Selection
von: Schneider, Lennart, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Task-free Adaptive Meta Black-box Optimization
von: Wang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayes Adaptive Monte Carlo Tree Search for Offline Model-based Reinforcement Learning
von: Chen, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

C-MCTS: Safe Planning with Monte Carlo Tree Search
von: Parthasarathy, Dinesh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Continuous Monte Carlo Graph Search
von: Kujanpää, Kalle, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Variance-Aware Prior-Based Tree Policies for Monte Carlo Tree Search
von: Weichart, Maximilian
Veröffentlicht: (2025)

Neural Solver Selection for Combinatorial Optimization
von: Gao, Chengrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Universal Offline Black-Box Optimization via Learning Language Model Embeddings
von: Tan, Rong-Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Monte Carlo Tree Search Boosts Reasoning via Iterative Preference Learning
von: Xie, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Monte-Carlo Tree Search with Optimized Posterior Policies
von: Frankston, Keith, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Object-Centric World Models Meet Monte Carlo Tree Search
von: Vakhitov, Rodion, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sample-Efficient Bayesian Optimization with Transfer Learning for Heterogeneous Search Spaces
von: Deshwal, Aryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable Graph Neural Architecture Search via Monte-Carlo Tree Search (Full version)
von: Sasaki, Yuya
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Monte Carlo Tree Search via On-the-Fly State-Conditioned Action Abstraction
von: Kwak, Yunhyeok, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tail-Risk-Safe Monte Carlo Tree Search under PAC-Level Guarantees
von: Zhang, Zuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UNSAT Solver Synthesis via Monte Carlo Forest Search
von: Cameron, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Enhancing Reasoning through Process Supervision with Monte Carlo Tree Search
von: Li, Shuangtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tree-OPO: Off-policy Monte Carlo Tree-Guided Advantage Optimization for Multistep Reasoning
von: Huang, Bingning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discovering Mathematical Formulas from Data via GPT-guided Monte Carlo Tree Search
von: Li, Yanjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Building Trust in Black-box Optimization: A Comprehensive Framework for Explainability
von: Nezami, Nazanin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sequential Monte Carlo for Policy Optimization in Continuous POMDPs
von: Abdulsamad, Hany, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting and Publishing Accurate Imbalance Prices Using Monte Carlo Tree Search
von: Pavirani, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Black-box Uncertainty Quantification Method for LLM-as-a-Judge
von: Wagner, Nico, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Monte Carlo Beam Search for Actor-Critic Reinforcement Learning in Continuous Control
von: Alzorgan, Hazim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving LLM-based Global Optimization with Search Space Partitioning
von: Schwanke, Andrej, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Editing on Black-box Large Language Models
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)