Dynamic Action Interpolation: A Universal Approach for Accelerating Reinforcement Learning with Expert Guidance
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Cao, Wenjun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Mixture of Autoencoder Experts Guidance using Unlabeled and Incomplete Data for Exploration in Reinforcement Learning
von: Malomgré, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Malomgré, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Guidance Accelerates Reinforcement Learning of Reasoning Models
von: Nath, Vaskar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nath, Vaskar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unveiling the Role of Expert Guidance: A Comparative Analysis of User-centered Imitation Learning and Traditional Reinforcement Learning
von: Gomaa, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gomaa, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SAMG: Offline-to-Online Reinforcement Learning via State-Action-Conditional Offline Model Guidance
von: Zhang, Liyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Liyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Periodic Asynchrony: An On-Policy Approach for Accelerating LLM Reinforcement Learning
von: Lu, Jian
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Jian
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning via Implicit Imitation Guidance
von: Dong, Perry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Perry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Interpolation: Extrapolative Reasoning with Reinforcement Learning and Graph Neural Networks
von: Grillo, Niccolò, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Grillo, Niccolò, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Speculating Experts Accelerates Inference for Mixture-of-Experts
von: Madan, Vivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Madan, Vivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fight Fire with Fire: Defending Against Malicious RL Fine-Tuning via Reward Neutralization
von: Cao, Wenjun
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Wenjun
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Action Duration with Contextual Bandits for Deep Reinforcement Learning in Dynamic Environments
von: Verma, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Verma, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mixture-of-Experts Meets In-Context Reinforcement Learning
von: Wu, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inverse Reinforcement Learning with Sub-optimal Experts
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GHPO: Adaptive Guidance for Stable and Efficient LLM Reinforcement Learning
von: Liu, Ziru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Ziru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoupled Guidance Diffusion for Adaptive Offline Safe Reinforcement Learning
von: Chen, Rufeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Rufeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GTA: Generative Trajectory Augmentation with Guidance for Offline Reinforcement Learning
von: Lee, Jaewoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Jaewoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion-DICE: In-Sample Diffusion Guidance for Offline Reinforcement Learning
von: Mao, Liyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mao, Liyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Data Exploitation in Deep Reinforcement Learning
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerating Mixture-of-Expert Inference with Adaptive Expert Split Mechanism
von: Yan, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inference-Time Alignment Control for Diffusion Models with Reinforcement Learning Guidance
von: Jin, Luozhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Luozhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Multi-Task Reinforcement Learning with Cross-Task Policy Guidance
von: He, Jinmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Jinmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning with Action Chunking
von: Li, Qiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Qiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MIRA: Memory-Integrated Reinforcement Learning Agent with Limited LLM Guidance
von: Nourzad, Narjes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nourzad, Narjes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Counterfactual Explanations for Continuous Action Reinforcement Learning
von: Dong, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces
von: Sinii, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sinii, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts
von: Jin, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automatic Constraint Policy Optimization based on Continuous Constraint Interpolation Framework for Offline Reinforcement Learning
von: Han, Xinchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Han, Xinchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Human-Inspired Framework to Accelerate Reinforcement Learning
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Adaptive Guidance for Local Training in Heterogeneous Federated Learning
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning with Curriculum-inspired Adaptive Direct Policy Guidance for Truck Dispatching
von: Meng, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meng, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UNIDOOR: A Universal Framework for Action-Level Backdoor Attacks in Deep Reinforcement Learning
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Expert Q-learning: Deep Reinforcement Learning with Coarse State Values from Offline Expert Examples
von: Meng, Li, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Meng, Li, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Offline Reinforcement Learning with Penalized Action Noise Injection
von: Oh, JunHyeok, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Oh, JunHyeok, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Context-Sensitive Abstractions for Reinforcement Learning with Parameterized Actions
von: Nayyar, Rashmeet Kaur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nayyar, Rashmeet Kaur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-based Reinforcement Learning for Parameterized Action Spaces
von: Zhang, Renhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Renhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Geometry of Reinforcement Learning in Continuous State and Action Spaces
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Neuro-symbolic Action Masking for Deep Reinforcement Learning
von: Han, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Han, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Kernel-Based Distributed Q-Learning: A Scalable Reinforcement Learning Approach for Dynamic Treatment Regimes
von: Wang, Di, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Di, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ULTHO: Ultra-Lightweight yet Efficient Hyperparameter Optimization in Deep Reinforcement Learning
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MoEQuant: Enhancing Quantization for Mixture-of-Experts Large Language Models via Expert-Balanced Sampling and Affinity Guidance
von: Hu, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Mixture of Autoencoder Experts Guidance using Unlabeled and Incomplete Data for Exploration in Reinforcement Learning
von: Malomgré, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Adaptive Guidance Accelerates Reinforcement Learning of Reasoning Models
von: Nath, Vaskar, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Unveiling the Role of Expert Guidance: A Comparative Analysis of User-centered Imitation Learning and Traditional Reinforcement Learning
von: Gomaa, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
SAMG: Offline-to-Online Reinforcement Learning via State-Action-Conditional Offline Model Guidance
von: Zhang, Liyu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)