The Cell Must Go On: Agar.io for Continual Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mohamed, Mohamed A., Nekhomiazh, Kateryna, Vyas, Vedant, Jose, Marcos M., Patterson, Andrew, Machado, Marlos C. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Harnessing Discrete Representations For Continual Reinforcement Learning
von: Meyer, Edan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Meyer, Edan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Deep Reinforcement Learning with Gradient Eligibility Traces
von: Elelimy, Esraa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elelimy, Esraa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AGaLiTe: Approximate Gated Linear Transformers for Online Reinforcement Learning
von: Pramanik, Subhojeet, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pramanik, Subhojeet, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Proper Laplacian Representation Learning
von: Gomez, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gomez, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Laplacian Keyboard: Beyond the Linear Span
von: Chandrasekar, Siddarth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chandrasekar, Siddarth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Demystifying the Recency Heuristic in Temporal-Difference Learning
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Artificial Generals Intelligence: Mastering Generals.io with Reinforcement Learning
von: Straka, Matej, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Straka, Matej, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Analysis of Action-Value Temporal-Difference Methods That Learn State Values
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Double Q-learning
von: Nagarajan, Prabhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nagarajan, Prabhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Weight Clipping for Deep Continual and Reinforcement Learning
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Empirical Design in Reinforcement Learning
von: Patterson, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Patterson, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Generalized Projected Bellman Error for Off-policy Value Estimation in Reinforcement Learning
von: Patterson, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Patterson, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2021)
When is Offline Policy Selection Sample Efficient for Reinforcement Learning?
von: Liu, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2023)
EdgeMLOps: Operationalizing ML models with Cumulocity IoT and thin-edge.io for Visual quality Inspection
von: Chaturvedi, Kanishk, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chaturvedi, Kanishk, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Addressing Loss of Plasticity and Catastrophic Forgetting in Continual Learning
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Streaming Deep Reinforcement Learning Finally Works
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Trustworthy AI Must Account for Interactions
von: Cresswell, Jesse C.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cresswell, Jesse C.
Veröffentlicht: (2025)
Normality-Guided Distributional Reinforcement Learning for Continuous Control
von: Byun, Ju-Seung, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Byun, Ju-Seung, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Deep Learning with Tabular Data: A Self-supervised Approach
von: Vyas, Tirth Kiranbhai
Veröffentlicht: (2024)
von: Vyas, Tirth Kiranbhai
Veröffentlicht: (2024)
Explore-Go: Leveraging Exploration for Generalisation in Deep Reinforcement Learning
von: Weltevrede, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Weltevrede, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mitigating Deep Reinforcement Learning Backdoors in the Neural Activation Space
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Surprise-Adaptive Intrinsic Motivation for Unsupervised Reinforcement Learning
von: Hugessen, Adriana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hugessen, Adriana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
VARS-FL: Validation-Aligned Client Selection for Non-IID Federated Learning in IoT Systems
von: Lakas, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lakas, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Rewards, Not Labels: Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Machinery Fault Detection
von: Neupane, Dhiraj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Neupane, Dhiraj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Revisiting Scalable Hessian Diagonal Approximations for Applications in Reinforcement Learning
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Intentional Updates for Streaming Reinforcement Learning
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Causal-Symbolic Meta-Learning (CSML): Inducing Causal World Models for Few-Shot Generalization
von: S, Mohamed Zayaan
Veröffentlicht: (2025)
von: S, Mohamed Zayaan
Veröffentlicht: (2025)
TADPO: Reinforcement Learning Goes Off-road
von: Wu, Zhouchonghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Zhouchonghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Position: A Theory of Deep Learning Must Include Compositional Sparsity
von: Danhofer, David A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Danhofer, David A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Curriculum Learning for LLM Pretraining: An Analysis of Learning Dynamics
von: Elgaar, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Elgaar, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Learning Foundation Models for Heuristic Functions to Solve Pathfinding Problems
von: Khandelwal, Vedant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khandelwal, Vedant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Alignment to Prediction: A Study of Self-Supervised Learning and Predictive Representation Learning
von: Dutta, Mintu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dutta, Mintu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Simulating the Unseen: Crash Prediction Must Learn from What Did Not Happen
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Knowledge Distillation Must Account for What It Loses
von: Wang, Wenshuo
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Wenshuo
Veröffentlicht: (2026)
Recurrent Deep Reinforcement Learning for Chemotherapy Control under Partial Observability
von: Kiram, Firas Mohamed Elamine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kiram, Firas Mohamed Elamine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Residual Reward Models for Preference-based Reinforcement Learning
von: Cao, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Where You Go is Who You Are: Behavioral Theory-Guided LLMs for Inverse Reinforcement Learning
von: Sun, Yuran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Yuran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Continual Learning as Computationally Constrained Reinforcement Learning
von: Kumar, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kumar, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Aligning Brain Signals with Multimodal Speech and Vision Embeddings
von: Shapovalenko, Kateryna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shapovalenko, Kateryna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ARM-FM: Automated Reward Machines via Foundation Models for Compositional Reinforcement Learning
von: Castanyer, Roger Creus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Castanyer, Roger Creus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Harnessing Discrete Representations For Continual Reinforcement Learning
von: Meyer, Edan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Deep Reinforcement Learning with Gradient Eligibility Traces
von: Elelimy, Esraa, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
AGaLiTe: Approximate Gated Linear Transformers for Online Reinforcement Learning
von: Pramanik, Subhojeet, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Proper Laplacian Representation Learning
von: Gomez, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
The Laplacian Keyboard: Beyond the Linear Span
von: Chandrasekar, Siddarth, et al.
Veröffentlicht: (2026)