Salvato in:
| Autori principali: | Guo, Zengxia, An, Bohui, Lu, Zhongqi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2505.09959 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
FedDriveScore: Federated Scoring Driving Behavior with a Mixture of Metric Distributions
di: Lu, Lin
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Lin
Pubblicazione: (2024)
Federated Stochastic Approximation under Markov Noise and Heterogeneity: Applications in Reinforcement Learning
di: Khodadadian, Sajad, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Khodadadian, Sajad, et al.
Pubblicazione: (2022)
Federated Offline Reinforcement Learning
di: Zhou, Doudou, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhou, Doudou, et al.
Pubblicazione: (2022)
Knowledge Boundary Discovery for Large Language Models
di: Wang, Ziquan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Ziquan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differential Private Federated Transfer Learning for Mental Health Monitoring in Everyday Settings: A Case Study on Stress Detection
di: Wang, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Behavioral Metric Learning: A Large-Scale Study on Distracting Reinforcement Learning Environments
di: Luo, Ziyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Ziyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximate Equivariance via Projection-based Regularisation
di: Berndt, Torben, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Berndt, Torben, et al.
Pubblicazione: (2026)
Overcoming the Curse of Dimensionality in Reinforcement Learning Through Approximate Factorization
di: Lu, Chenbei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Chenbei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximate Equivariance in Reinforcement Learning
di: Park, Jung Yeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jung Yeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
ConfClip: Confidence-Weighted and Clipped Reward for Reinforcement Learning in LLMs
di: Zhang, Bonan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Bonan, et al.
Pubblicazione: (2025)
MIMIC-Sepsis: A Curated Benchmark for Modeling and Learning from Sepsis Trajectories in the ICU
di: Huang, Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedLGA: Towards System-Heterogeneity of Federated Learning via Local Gradient Approximation
di: Li, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2021)
Momentum Approximation in Asynchronous Private Federated Learning
di: Yu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning: A Stochastic Approximation Approach
di: P V, Srihari, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: P V, Srihari, et al.
Pubblicazione: (2024)
Infinity Search: Approximate Vector Search with Projections on q-Metric Spaces
di: Pariente, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pariente, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Steady-State Behavior of Constant-Stepsize Stochastic Approximation: Gaussian Approximation and Tail Bounds
di: Wang, Zedong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Zedong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Approximating Shapley Explanations in Reinforcement Learning
di: Beechey, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Beechey, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Buffer-based Gradient Projection for Continual Federated Learning
di: Dai, Shenghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dai, Shenghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Data Valuation Approximation in Federated Learning: A Sampling-based Approach
di: Wei, Shuyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Shuyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalization Bounds for Equivariant Networks on Markov Data
di: Li, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025)
DAD4TS: Data-Augmentation-Oriented Diffusion Model for Time-Series Forecasting with Small-Scale Data
di: Suzuki, Masahiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Suzuki, Masahiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fairness in Reinforcement Learning with Bisimulation Metrics
di: Rezaei-Shoshtari, Sahand, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rezaei-Shoshtari, Sahand, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting Bisimulation Metric for Robust Representations in Reinforcement Learning
di: Zhang, Leiji, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Leiji, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedPSA: Modeling Behavioral Staleness in Asynchronous Federated Learning
di: Lu, Chaoyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Chaoyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Diffusion-Driven Data Replay: A Novel Approach to Combat Forgetting in Federated Class Continual Learning
di: Liang, Jinglin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Jinglin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Replicable Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Eaton, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eaton, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nonstationary Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Zhou, Huozhi, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Zhou, Huozhi, et al.
Pubblicazione: (2020)
Metric-agnostic Learning-to-Rank via Boosting and Rank Approximation
di: Gomez, Camilo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gomez, Camilo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Riemannian Laplace Approximation with the Fisher Metric
di: Yu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Reinforcement Learning in Heterogeneous Environments
di: Hwang, Ukjo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hwang, Ukjo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Metric Design != Metric Behavior: Improving Metric Selection for the Unbiased Evaluation of Dimensionality Reduction
di: Bae, Jiyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bae, Jiyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Reinforcement Learning with Constraint Heterogeneity
di: Jin, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
ProHD: Projection-Based Hausdorff Distance Approximation
di: Fu, Jiuzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Jiuzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Volatility of Shapley-Based Contribution Metrics in Federated Learning
di: Geimer, Arno, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Geimer, Arno, et al.
Pubblicazione: (2024)
Surrogate Fitness Metrics for Interpretable Reinforcement Learning
di: Altmann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Altmann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
BXRL: Behavior-Explainable Reinforcement Learning
di: Rachum, Ram, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rachum, Ram, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Universal Metric of Dataset Similarity for Cross-silo Federated Learning
di: Elhussein, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elhussein, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neighboring State-based Exploration for Reinforcement Learning
di: Li, Yu-Teng, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Yu-Teng, et al.
Pubblicazione: (2022)
Metric-Gradient Projection for Stable Multi-Agent Policy Learning
di: Zhang, Zuyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Zuyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
POLAR: Policy-based Layerwise Reinforcement Learning Method for Stealthy Backdoor Attacks in Federated Learning
di: Yu, Kuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Kuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
FedDriveScore: Federated Scoring Driving Behavior with a Mixture of Metric Distributions
di: Lu, Lin
Pubblicazione: (2024) -
Federated Stochastic Approximation under Markov Noise and Heterogeneity: Applications in Reinforcement Learning
di: Khodadadian, Sajad, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Federated Offline Reinforcement Learning
di: Zhou, Doudou, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Knowledge Boundary Discovery for Large Language Models
di: Wang, Ziquan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Differential Private Federated Transfer Learning for Mental Health Monitoring in Everyday Settings: A Case Study on Stress Detection
di: Wang, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)