Buchumschlag

Safety Representations for Safer Policy Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mani, Kaustubh, Mai, Vincent, Gauthier, Charlie, Chen, Annie, Nashed, Samer, Paull, Liam
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Perpetua: Multi-Hypothesis Persistence Modeling for Semi-Static Environments
von: Saavedra-Ruiz, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$
von: Bhatia, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Incentivizing Safer Actions in Policy Optimization for Constrained Reinforcement Learning
von: Hazra, Somnath, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safer Policy Compliance with Dynamic Epistemic Fallback
von: Imperial, Joseph Marvin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safer by Diffusion, Broken by Context: Diffusion LLM's Safety Blessing and Its Failure Mode
von: He, Zeyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Teacher-Student Curriculum Learning through the Cooperative Mechanics of Experience
von: Diaz, Manfred, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Representation Retrieval Learning for Heterogeneous Data Integration
von: Xu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constrained Group Relative Policy Optimization
von: Girgis, Roger, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Active Learning-Based Optimization of Hydroelectric Turbine Startup to Minimize Fatigue Damage
von: Mai, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Safe Autonomous Driving Policies Using Predictive Safety Representations
von: Keswani, Mahesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Power Mechanism: Private Tabular Representation Release for Model Agnostic Consumption
von: Vepakomma, Praneeth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Building Safer Sites: A Large-Scale Multi-Level Dataset for Construction Safety Research
von: Ou, Zhenhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement Learning for Individual Optimal Policy from Heterogeneous Data
von: Miao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Safety of Graph Representation Learning
von: Guo, Xiaoguang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Policy Evaluation with Safety Constraint for Reinforcement Learning
von: Chen, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Invariant Modality Representation for Robust Multimodal Learning from a Causal Inference Perspective
von: Mai, Sijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reversible Residual Normalization Alleviates Spatio-Temporal Distribution Shift
von: Hu, Zhaobo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modern Structure-Aware Simplicial Spatiotemporal Neural Network
von: Hu, Zhaobo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond the Laplacian: Doubly Stochastic Matrices for Graph Neural Networks
von: Hu, Zhaobo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Safer Reinforcement Learning for Sedation and Analgesia in Intensive Care
von: Romero-Hernandez, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Coverage Policies in Conformal Prediction
von: Gauthier, Etienne, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Phase Is the Gradient: Equilibrium Propagation for Frequency Learning in Kuramoto Networks
von: Ahmadi, Mani Rash
Veröffentlicht: (2026)

General and Estimable Learning Bound Unifying Covariate and Concept Shifts
von: Chen, Hongbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion-Augmented Markov Decision Processes for Maximum Entropy Reinforcement Learning
von: Sanokowski, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ghost on the Shell: An Expressive Representation of General 3D Shapes
von: Liu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Safety-Oriented Pruning and Interpretation of Reinforcement Learning Policies
von: Gross, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Objects Relocalization in Changing Environments with Flow Matching
von: Argenziano, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPAARS: Safer RL Policy Alignment through Abstract Exploration and Refined Exploitation of Action Space
von: K, Swaminathan S, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Consensus Sampling for Safer Generative AI
von: Kalai, Adam Tauman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

fastml: Guarded Resampling Workflows for Safer Automated Machine Learning in R
von: Korkmaz, Selcuk, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safety Subspaces are Not Linearly Distinct: A Fine-Tuning Case Study
von: Ponkshe, Kaustubh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic Communication with Distribution Learning through Sequential Observations
von: Lahoud, Samer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provable Multi-Task Representation Learning by Two-Layer ReLU Neural Networks
von: Collins, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fast and explainable clustering in the Manhattan and Tanimoto distance
von: Güttel, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Finite-time analysis of Multi-timescale Stochastic Optimization Algorithms
von: Kartikey, Kaustubh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Representation of Meaningful Precision, and Accuracy
von: Mani, A
Veröffentlicht: (2024)

Latent Safety-Constrained Policy Approach for Safe Offline Reinforcement Learning
von: Koirala, Prajwal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concurrent Learning of Policy and Unknown Safety Constraints in Reinforcement Learning
von: Yifru, Lunet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context-Action Embedding Learning for Off-Policy Evaluation in Contextual Bandits
von: Chandak, Kushagra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intervening to Learn and Compose Causally Disentangled Representations
von: Markham, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)