World Model Agents with Change-Based Intrinsic Motivation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ferrao, Jeremias, Cunha, Rafael |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Evaluating Uncertainty in Deep Gaussian Processes
von: van der Lende, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: van der Lende, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-Ablating Transformers: More Interpretability, Less Sparsity
von: Ferrao, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ferrao, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Potential-Based Reward Shaping For Intrinsic Motivation
von: Forbes, Grant C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Forbes, Grant C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fostering Intrinsic Motivation in Reinforcement Learning with Pretrained Foundation Models
von: Andres, Alain, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Andres, Alain, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Autotelic Agents with Intrinsically Motivated Goal-Conditioned Reinforcement Learning: a Short Survey
von: Colas, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Colas, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2020)
RLeXplore: Accelerating Research in Intrinsically-Motivated Reinforcement Learning
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Navigate the Unknown: Enhancing LLM Reasoning with Intrinsic Motivation Guided Exploration
von: Gao, Jingtong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Jingtong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Surprise-Adaptive Intrinsic Motivation for Unsupervised Reinforcement Learning
von: Hugessen, Adriana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hugessen, Adriana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Off-policy with Model-based Intrinsic Motivation For Active Online Exploration
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Image-Based Deep Reinforcement Learning with Intrinsically Motivated Stimuli: On the Execution of Complex Robotic Tasks
von: Valencia, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Valencia, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Potential-Based Intrinsic Motivation: Preserving Optimality With Complex, Non-Markovian Shaping Rewards
von: Forbes, Grant C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Forbes, Grant C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
On-Time Delivery in Crowdshipping Systems: An Agent-Based Approach Using Streaming Data
von: Dötterl, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dötterl, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM-Driven Intrinsic Motivation for Sparse Reward Reinforcement Learning
von: Quadros, André, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Quadros, André, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BAMDP Shaping: a Unified Framework for Intrinsic Motivation and Reward Shaping
von: Lidayan, Aly, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lidayan, Aly, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PreND: Enhancing Intrinsic Motivation in Reinforcement Learning through Pre-trained Network Distillation
von: Davoodabadi, Mohammadamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Davoodabadi, Mohammadamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contrastive Learning for Correlating Network Incidents
von: Dötterl, Jeremias
Veröffentlicht: (2025)
von: Dötterl, Jeremias
Veröffentlicht: (2025)
Toward Explainable Offline RL: Analyzing Representations in Intrinsically Motivated Decision Transformers
von: Guiducci, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guiducci, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning with Intrinsically Motivated Feedback Graph for Lost-sales Inventory Control
von: Liu, Zifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
I Bet You Did Not Mean That: Testing Semantic Importance via Betting
von: Teneggi, Jacopo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Teneggi, Jacopo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Autotelic Reinforcement Learning: Exploring Intrinsic Motivations for Skill Acquisition in Open-Ended Environments
von: Srivastava, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Srivastava, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Retrieval from Within: An Intrinsic Capability of Attention-Based Models
von: Hoffer, Elad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hoffer, Elad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learn to Change the World: Multi-level Reinforcement Learning with Model-Changing Actions
von: Lu, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
External Model Motivated Agents: Reinforcement Learning for Enhanced Environment Sampling
von: Bhagat, Rishav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bhagat, Rishav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LinearizeLLM: An Agent-Based Framework for LLM-Driven Exact Linear Reformulation of Nonlinear Optimization Problems
von: Kandora, Paul-Niklas Ken, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kandora, Paul-Niklas Ken, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Intrinsic Wasserstein Rates for Score-Based Generative Models on Smooth Manifolds
von: Fu, Guoji, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fu, Guoji, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Evaluating Collaborative and Autonomous Agents in Data-Stream-Supported Coordination of Mobile Crowdsourcing
von: Bruns, Ralf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bruns, Ralf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Bayesian Optimisation with Unbounded Corruptions
von: Ezzerg, Abdelhamid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ezzerg, Abdelhamid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Constant in an Ever-Changing World
von: Wu, Andy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Andy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Scores: Proximal Diffusion Models
von: Fang, Zhenghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Zhenghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MetaVIM: Meta Variationally Intrinsic Motivated Reinforcement Learning for Decentralized Traffic Signal Control
von: Zhu, Liwen, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Zhu, Liwen, et al.
Veröffentlicht: (2021)
World Modelling Improves Language Model Agents
von: Guo, Shangmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Shangmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust and Conjugate Gaussian Process Regression
von: Altamirano, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Altamirano, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Curiosity-Critic: Cumulative Prediction Error Improvement as a Tractable Intrinsic Reward for World Model Training
von: Bhaskara, Vin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bhaskara, Vin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Imitation Learning with Conservative World Models
von: Kolev, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kolev, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Certified Robustness against Sparse Adversarial Perturbations via Data Localization
von: Pal, Ambar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pal, Ambar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pivotal Auto-Encoder via Self-Normalizing ReLU
von: Goldenstein, Nelson, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goldenstein, Nelson, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sufficient and Necessary Explanations (and What Lies in Between)
von: Bharti, Beepul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bharti, Beepul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Examples Might be Avoidable: The Role of Data Concentration in Adversarial Robustness
von: Pal, Ambar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pal, Ambar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Deep Reinforcement Learning with Hybrid Intrinsic Reward Model
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cognitively Inspired Energy-Based World Models
von: Gladstone, Alexi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gladstone, Alexi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Evaluating Uncertainty in Deep Gaussian Processes
von: van der Lende, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Self-Ablating Transformers: More Interpretability, Less Sparsity
von: Ferrao, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Potential-Based Reward Shaping For Intrinsic Motivation
von: Forbes, Grant C., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Fostering Intrinsic Motivation in Reinforcement Learning with Pretrained Foundation Models
von: Andres, Alain, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Autotelic Agents with Intrinsically Motivated Goal-Conditioned Reinforcement Learning: a Short Survey
von: Colas, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2020)