Reinforcement Learning for Efficient Returns Management
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Linden, Pascal, Paul, Nathalie, Wirtz, Tim, Wrobel, Stefan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning Weakly Convex Sets in Metric Spaces
von: Stadtländer, Eike, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Stadtländer, Eike, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Knowledge Distillation for Efficient Transformer-Based Reinforcement Learning in Hardware-Constrained Energy Management Systems
von: Henrich, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Henrich, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Meta-Learning Reinforcement Learning for Crypto-Return Prediction
von: Wang, Junqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Junqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Averaging $n$-step Returns Reduces Variance in Reinforcement Learning
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How Does Return Distribution in Distributional Reinforcement Learning Help Optimization?
von: Sun, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sun, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Machine Learning Potentials for Ti-V-Ta-W Alloys (Linear ML and Kernel ML)
von: Wróbel, Jan
Veröffentlicht: (2025)
von: Wróbel, Jan
Veröffentlicht: (2025)
Double Check My Desired Return: Transformer with Target Alignment for Offline Reinforcement Learning
von: Pei, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pei, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Return Augmented Decision Transformer for Off-Dynamics Reinforcement Learning
von: Wang, Ruhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ruhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning
von: Chen, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
In-Dataset Trajectory Return Regularization for Offline Preference-based Reinforcement Learning
von: Tu, Songjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tu, Songjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
R2L: Reliable Reinforcement Learning: Guaranteed Return & Reliable Policies in Reinforcement Learning
von: Farhi, Nadir
Veröffentlicht: (2025)
von: Farhi, Nadir
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Information Loss in Tree-Based Reinforcement Learning via Direct Optimization
von: Marton, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Marton, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Coordinated Concurrent Reinforcement Learning
von: Tse, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tse, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continual Learning of Domain-Invariant Representations
von: Janetzky, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Janetzky, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Benefit of Optimal Transport for Curriculum Reinforcement Learning
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Beyond Expected Return: Accounting for Policy Reproducibility when Evaluating Reinforcement Learning Algorithms
von: Flageat, Manon, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Flageat, Manon, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Energy-Efficient Industrial Control
von: Schäfer, Georg, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schäfer, Georg, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time Reversal Symmetry for Efficient Robotic Manipulations in Deep Reinforcement Learning
von: Jiang, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Confidence Aware Inverse Constrained Reinforcement Learning
von: Subramanian, Sriram Ganapathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Subramanian, Sriram Ganapathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Constrained Meta Agnostic Reinforcement Learning
von: Daaboul, Karam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Daaboul, Karam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Behaviour Policy Optimization: Provably Lower Variance Return Estimates for Off-Policy Reinforcement Learning
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-objective Reinforcement Learning with Nonlinear Preferences: Provable Approximation for Maximizing Expected Scalarized Return
von: Peng, Nianli, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Peng, Nianli, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning to Reason Efficiently with Discounted Reinforcement Learning
von: Ayoub, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ayoub, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why Online Reinforcement Learning is Causal
von: Schulte, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schulte, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pareto Low-Rank Adapters: Efficient Multi-Task Learning with Preferences
von: Dimitriadis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dimitriadis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Admission Control of Quasi-Reversible Queueing Systems: Optimization and Reinforcement Learning
von: Comte, Céline, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Comte, Céline, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging CAM Algorithms for Explaining Medical Semantic Segmentation
von: Rheude, Tillmann, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rheude, Tillmann, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Reinforcement Learning Approach to Quiet and Safe UAM Traffic Management
von: Murthy, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murthy, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integrated Noise and Safety Management in UAM via A Unified Reinforcement Learning Framework
von: Murthy, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murthy, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Switching Successor Measures for Hierarchical Zero-shot Reinforcement Learning
von: Stojanovic, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Stojanovic, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Online Reinforcement Learning for Diffusion Policy
von: Ma, Haitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Haitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Preference-Guided Reinforcement Learning for Efficient Exploration
von: Wang, Guojian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Guojian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Multi-Policy Evaluation for Reinforcement Learning
von: Liu, Shuze Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Shuze Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Imitation Learning as Return Distribution Matching
von: Lazzati, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lazzati, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Diminishing Returns of Width for Continual Learning
von: Guha, Etash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guha, Etash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Expected Return Causes Outcome-Level Mode Collapse in Reinforcement Learning and How to Fix It with Inverse Probability Scaling
von: Sinha, Abhijeet, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sinha, Abhijeet, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sample Efficient Reinforcement Learning by Automatically Learning to Compose Subtasks
von: Han, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What Makes Value Learning Efficient in Residual Reinforcement Learning?
von: Ma, Guozheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ma, Guozheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Shift Before You Learn: Enabling Low-Rank Representations in Reinforcement Learning
von: Dubail, Bastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dubail, Bastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal Question Answering with Reinforcement Learning
von: Blübaum, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Blübaum, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Learning Weakly Convex Sets in Metric Spaces
von: Stadtländer, Eike, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Knowledge Distillation for Efficient Transformer-Based Reinforcement Learning in Hardware-Constrained Energy Management Systems
von: Henrich, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Meta-Learning Reinforcement Learning for Crypto-Return Prediction
von: Wang, Junqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Averaging $n$-step Returns Reduces Variance in Reinforcement Learning
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
How Does Return Distribution in Distributional Reinforcement Learning Help Optimization?
von: Sun, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2022)