Buchumschlag

The impact of intrinsic rewards on exploration in Reinforcement Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kayal, Aya, Pignatelli, Eduardo, Toni, Laura
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Survey of Temporal Credit Assignment in Deep Reinforcement Learning
von: Pignatelli, Eduardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Assessing the Zero-Shot Capabilities of LLMs for Action Evaluation in RL
von: Pignatelli, Eduardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NAVIX: Scaling MiniGrid Environments with JAX
von: Pignatelli, Eduardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Near-Optimal Sample Complexity in Reward-Free Kernel-Based Reinforcement Learning
von: Kayal, Aya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Episodic Reinforcement Learning with Expanded State-reward Space
von: Liang, Dayang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Learning Using known Invariances
von: Cioba, Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EVAL: EigenVector-based Average-reward Learning
von: Adamczyk, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-rewarding correction for mathematical reasoning
von: Xiong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Noise-based reward-modulated learning
von: Fernández, Jesús García, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active teacher selection for reward learning
von: Freedman, Rachel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hyperbolic Residual Quantization: Discrete Representations for Data with Latent Hierarchies
von: Piękos, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Deep Architectures for Information Gain estimation and Reinforcement Learning for multiagent field exploration
von: Masiero, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heterogeneous Graph Structure Learning through the Lens of Data-generating Processes
von: Jiang, Keyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Streaming Looking Ahead with Token-level Self-reward
von: Zhang, Hongming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuro-Argumentative Learning with Case-Based Reasoning
von: Gould, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization
von: Liu, Shih-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Risk-averse Total-reward MDPs with ERM and EVaR
von: Su, Xihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

reward-lens: A Mechanistic Interpretability Library for Reward Models
von: Nadaf, Mohammed Suhail B
Veröffentlicht: (2026)

Learning controllable dynamics through informative exploration
von: Loxley, Peter N., et al.
Veröffentlicht: (2025)

From In Silico to In Vitro: Evaluating Molecule Generative Models for Hit Generation
von: Osman, Nagham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bures-Wasserstein Flow Matching for Graph Generation
von: Jiang, Keyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with a Shapley Inspired Framework
von: Russo, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Zero-Incentive Dynamics: a look at reward sparsity through the lens of unrewarded subgoals
von: Molinghen, Yannick, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging LLMs for reward function design in reinforcement learning control tasks
von: Cardenoso, Franklin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Counterfactual Explanations in Machine Learning: A Survey
von: Jiang, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization from Human Feedback: Near-Optimal Regret Bounds
von: Kayal, Aya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BLEUBERI: BLEU is a surprisingly effective reward for instruction following
von: Chang, Yapei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automating Curriculum Learning for Reinforcement Learning using a Skill-Based Bayesian Network
von: Hsiao, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Bayesian Inference and Reinforcement Learning for Agent Decision Making: A Review
von: Zhou, Chengmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Epistemically-guided forward-backward exploration
von: Urpí, Núria Armengol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Optimize for Reinforcement Learning
von: Lan, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Agent-centric learning: from external reward maximization to internal knowledge curation
von: Zhou, Hanqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is there Value in Reinforcement Learning?
von: Fox, Lior, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement Learning: An Overview
von: Murphy, Kevin
Veröffentlicht: (2024)

Introduction to Reinforcement Learning
von: Ghasemi, Majid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Highway Reinforcement Learning
von: Wang, Yuhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Experiential Reinforcement Learning
von: Shi, Taiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Interpretable Deep Reinforcement Learning Models via Inverse Reinforcement Learning
von: Xie, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Object-Centric Neuro-Argumentative Learning
von: Jacob, Abdul Rahman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HelpSteer2: Open-source dataset for training top-performing reward models
von: Wang, Zhilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)