Eau De $Q$-Network: Adaptive Distillation of Neural Networks in Deep Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Vincent, Théo, Faust, Tim, Tripathi, Yogesh, Peters, Jan, D'Eramo, Carlo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Adaptive $Q$-Network: On-the-fly Target Selection for Deep Reinforcement Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Iterated $Q$-Network: Beyond One-Step Bellman Updates in Deep Reinforcement Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging the Performance Gap Between Target-Free and Target-Based Reinforcement Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gradient Iterated Temporal-Difference Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
$K$-Level Policy Gradients for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Reddi, Aryaman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Reddi, Aryaman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parameterized Projected Bellman Operator
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Use the Online Network If You Can: Towards Fast and Stable Reinforcement Learning
von: Hendawy, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hendawy, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Task Reinforcement Learning with Mixture of Orthogonal Experts
von: Hendawy, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hendawy, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Benefit of Optimal Transport for Curriculum Reinforcement Learning
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Streaming Reinforcement Learning under Partial Observability with Real-Time Recurrent Learning
von: Farr, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Farr, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning to Explore in Diverse Reward Settings via Temporal-Difference-Error Maximization
von: Griesbach, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Griesbach, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Reinforcement Learning Agents are not even close to Human Intelligence
von: Delfosse, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Delfosse, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deterministic Exploration via Stationary Bellman Error Maximization
von: Griesbach, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Griesbach, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Obstacle Avoidance with Bounded Rationality Adversarial Reinforcement Learning
von: Holgado-Alvarez, Jose-Luis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Holgado-Alvarez, Jose-Luis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contact Energy Based Hindsight Experience Prioritization
von: Sayar, Erdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sayar, Erdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Random Network Distillation Based Deep Reinforcement Learning for AGV Path Planning
von: Yin, Huilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Huilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RL-ACRGNet: Reinforcement Learning-Based Chest Radiology Report Generation Network
von: Meena, Yogesh Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Meena, Yogesh Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
XQC: Well-conditioned Optimization Accelerates Deep Reinforcement Learning
von: Palenicek, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Palenicek, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Do Not Imitate, Reinforce: Iterative Classification via Belief Refinement
von: Kallel, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kallel, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distilling Symbolic Priors for Concept Learning into Neural Networks
von: Marinescu, Ioana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Marinescu, Ioana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explainable Hierarchical Deep Learning Neural Networks (Ex-HiDeNN)
von: Batley, Reza T., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Batley, Reza T., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Growing Q-Networks: Solving Continuous Control Tasks with Adaptive Control Resolution
von: Seyde, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Seyde, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Distinguishable Representations in Deep Q-Networks for Linear Transfer
von: Sathish, Sooraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sathish, Sooraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resource-Aware Neural Network Pruning Using Graph-based Reinforcement Learning
von: Balemans, Dieter, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Balemans, Dieter, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Neighborhood-Constrained Q Learning for Offline Reinforcement Learning
von: Mao, Yixiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mao, Yixiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Logical Distillation of Graph Neural Networks
von: Pluska, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pluska, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SPEQ: Offline Stabilization Phases for Efficient Q-Learning in High Update-To-Data Ratio Reinforcement Learning
von: Romeo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Romeo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal Approximation Theorem of Deep Q-Networks
von: Qi, Qian
Veröffentlicht: (2025)
von: Qi, Qian
Veröffentlicht: (2025)
Scaling CrossQ with Weight Normalization
von: Palenicek, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Palenicek, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pretraining a Shared Q-Network for Data-Efficient Offline Reinforcement Learning
von: Park, Jongchan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Jongchan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Dynamics of Deep Learning -- Force Analysis of Deep Neural Networks
von: Ren, Yi
Veröffentlicht: (2025)
von: Ren, Yi
Veröffentlicht: (2025)
Distilled Neural Networks for Efficient Learning to Rank
von: Nardini, F. M., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nardini, F. M., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Uncertainty Representations in State-Space Layers for Deep Reinforcement Learning under Partial Observability
von: Luis, Carlos E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luis, Carlos E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A* Search Without Expansions: Learning Heuristic Functions with Deep Q-Networks
von: Agostinelli, Forest, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Agostinelli, Forest, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Automaton Distillation: Neuro-Symbolic Transfer Learning for Deep Reinforcement Learning
von: Singireddy, Suraj, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Singireddy, Suraj, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Adaptive Width Neural Networks
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence for Data-Efficient Reinforcement Learning
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Network Sparsity Unlocks the Scaling Potential of Deep Reinforcement Learning
von: Ma, Guozheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Guozheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Functional Perspective on Knowledge Distillation in Neural Networks
von: Mason-Williams, Israel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mason-Williams, Israel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Adaptive $Q$-Network: On-the-fly Target Selection for Deep Reinforcement Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Iterated $Q$-Network: Beyond One-Step Bellman Updates in Deep Reinforcement Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Bridging the Performance Gap Between Target-Free and Target-Based Reinforcement Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Gradient Iterated Temporal-Difference Learning
von: Vincent, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
$K$-Level Policy Gradients for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Reddi, Aryaman, et al.
Veröffentlicht: (2025)