Reasoning without Regret
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteur principal: | Chitra, Tarun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
No Regrets: Investigating and Improving Regret Approximations for Curriculum Discovery
par: Rutherford, Alexander, et autres
Publié: (2024)
par: Rutherford, Alexander, et autres
Publié: (2024)
State Representation and Termination for Recursive Reasoning Systems
par: Guha, Debashis, et autres
Publié: (2026)
par: Guha, Debashis, et autres
Publié: (2026)
No-Regret Reinforcement Learning in Smooth MDPs
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024)
Regret-Free Reinforcement Learning for LTL Specifications
par: Majumdar, Rupak, et autres
Publié: (2024)
par: Majumdar, Rupak, et autres
Publié: (2024)
Regret-Based Defense in Adversarial Reinforcement Learning
par: Belaire, Roman, et autres
Publié: (2023)
par: Belaire, Roman, et autres
Publié: (2023)
Refining Minimax Regret for Unsupervised Environment Design
par: Beukman, Michael, et autres
Publié: (2024)
par: Beukman, Michael, et autres
Publié: (2024)
A Regret Perspective on Online Multiple Testing
par: Hao, Qingyang, et autres
Publié: (2026)
par: Hao, Qingyang, et autres
Publié: (2026)
Scaling Reasoning without Attention
par: Zhao, Xueliang, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Xueliang, et autres
Publié: (2025)
Efficient Skill Discovery via Regret-Aware Optimization
par: Zhang, He, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, He, et autres
Publié: (2025)
Variance-Dependent Regret Lower Bounds for Contextual Bandits
par: He, Jiafan, et autres
Publié: (2025)
par: He, Jiafan, et autres
Publié: (2025)
Regret-Based Federated Causal Discovery with Unknown Interventions
par: Baldo, Federico, et autres
Publié: (2025)
par: Baldo, Federico, et autres
Publié: (2025)
Super-Exponential Regret for UCT, AlphaGo and Variants
par: Orseau, Laurent, et autres
Publié: (2024)
par: Orseau, Laurent, et autres
Publié: (2024)
Data-Driven Online Model Selection With Regret Guarantees
par: Pacchiano, Aldo, et autres
Publié: (2023)
par: Pacchiano, Aldo, et autres
Publié: (2023)
Kernelized Reinforcement Learning with Order Optimal Regret Bounds
par: Vakili, Sattar, et autres
Publié: (2023)
par: Vakili, Sattar, et autres
Publié: (2023)
Provably Efficient Exploration in Reward Machines with Low Regret
par: Bourel, Hippolyte, et autres
Publié: (2024)
par: Bourel, Hippolyte, et autres
Publié: (2024)
Regret-Guided Search Control for Efficient Learning in AlphaZero
par: Tsai, Yun-Jui, et autres
Publié: (2026)
par: Tsai, Yun-Jui, et autres
Publié: (2026)
Variance-Dependent Regret Bounds for Non-stationary Linear Bandits
par: Wang, Zhiyong, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Zhiyong, et autres
Publié: (2024)
PROWL: Prioritized Regret-Driven Optimization for World Model Learning
par: Güzel, Ahmet H., et autres
Publié: (2026)
par: Güzel, Ahmet H., et autres
Publié: (2026)
Improved Bayesian Regret Bounds for Thompson Sampling in Reinforcement Learning
par: Moradipari, Ahmadreza, et autres
Publié: (2023)
par: Moradipari, Ahmadreza, et autres
Publié: (2023)
$(ε, u)$-Adaptive Regret Minimization in Heavy-Tailed Bandits
par: Genalti, Gianmarco, et autres
Publié: (2023)
par: Genalti, Gianmarco, et autres
Publié: (2023)
Regret Bounds and Reinforcement Learning Exploration of EXP-based Algorithms
par: Xu, Mengfan, et autres
Publié: (2020)
par: Xu, Mengfan, et autres
Publié: (2020)
Toward Optimal Regret in Robust Pricing: Decoupling Corruption and Time
par: Kalupahana, Kalana, et autres
Publié: (2026)
par: Kalupahana, Kalana, et autres
Publié: (2026)
Adversarial Environment Design via Regret-Guided Diffusion Models
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2024)
par: Chung, Hojun, et autres
Publié: (2024)
IVF-TQ: Calibration-Free Streaming Vector Search via a Codebook-Free Residual Layer
par: Sharma, Tarun
Publié: (2026)
par: Sharma, Tarun
Publié: (2026)
RLVR without Ineffective Samples: Group Prioritized Off-Policy Optimization for LLM Reasoning
par: Mao, Yixiu, et autres
Publié: (2026)
par: Mao, Yixiu, et autres
Publié: (2026)
TRACED: Transition-aware Regret Approximation with Co-learnability for Environment Design
par: Cho, Geonwoo, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Geonwoo, et autres
Publié: (2025)
Bridging Distributional and Risk-sensitive Reinforcement Learning with Provable Regret Bounds
par: Liang, Hao, et autres
Publié: (2022)
par: Liang, Hao, et autres
Publié: (2022)
Optimistic Regret Bounds for Online Learning in Adversarial Markov Decision Processes
par: Moon, Sang Bin, et autres
Publié: (2024)
par: Moon, Sang Bin, et autres
Publié: (2024)
Optimistic Policy Learning under Pessimistic Adversaries with Regret and Violation Guarantees
par: Ganguly, Sourav, et autres
Publié: (2026)
par: Ganguly, Sourav, et autres
Publié: (2026)
Analyzing Memorization in Large Language Models through the Lens of Model Attribution
par: Menta, Tarun Ram, et autres
Publié: (2025)
par: Menta, Tarun Ram, et autres
Publié: (2025)
Beyond the Lower Bound: Bridging Regret Minimization and Best Arm Identification in Lexicographic Bandits
par: Xue, Bo, et autres
Publié: (2025)
par: Xue, Bo, et autres
Publié: (2025)
FOSSIL: Regret-Minimizing Curriculum Learning for Metadata-Free and Low-Data Mpox Diagnosis
par: Han, Sahng-Min, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Sahng-Min, et autres
Publié: (2025)
Kernel-Based Function Approximation for Average Reward Reinforcement Learning: An Optimist No-Regret Algorithm
par: Vakili, Sattar, et autres
Publié: (2024)
par: Vakili, Sattar, et autres
Publié: (2024)
No-Regret Learning Under Adversarial Resource Constraints: A Spending Plan Is All You Need!
par: Stradi, Francesco Emanuele, et autres
Publié: (2025)
par: Stradi, Francesco Emanuele, et autres
Publié: (2025)
Regret Analysis of Policy Gradient Algorithm for Infinite Horizon Average Reward Markov Decision Processes
par: Bai, Qinbo, et autres
Publié: (2023)
par: Bai, Qinbo, et autres
Publié: (2023)
The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret
par: Fluri, Lukas, et autres
Publié: (2024)
par: Fluri, Lukas, et autres
Publié: (2024)
The Compositional Architecture of Regret in Large Language Models
par: Cui, Xiangxiang, et autres
Publié: (2025)
par: Cui, Xiangxiang, et autres
Publié: (2025)
Video Reasoning without Training
par: Sridhar, Deepak, et autres
Publié: (2025)
par: Sridhar, Deepak, et autres
Publié: (2025)
Batch-Size Independent Regret Bounds for Combinatorial Semi-Bandits with Probabilistically Triggered Arms or Independent Arms
par: Liu, Xutong, et autres
Publié: (2022)
par: Liu, Xutong, et autres
Publié: (2022)
Steering No-Regret Agents in MFGs under Model Uncertainty
par: Widmer, Leo, et autres
Publié: (2025)
par: Widmer, Leo, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
No Regrets: Investigating and Improving Regret Approximations for Curriculum Discovery
par: Rutherford, Alexander, et autres
Publié: (2024) -
State Representation and Termination for Recursive Reasoning Systems
par: Guha, Debashis, et autres
Publié: (2026) -
No-Regret Reinforcement Learning in Smooth MDPs
par: Maran, Davide, et autres
Publié: (2024) -
Regret-Free Reinforcement Learning for LTL Specifications
par: Majumdar, Rupak, et autres
Publié: (2024) -
Regret-Based Defense in Adversarial Reinforcement Learning
par: Belaire, Roman, et autres
Publié: (2023)