Growing with Experience: Growing Neural Networks in Deep Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fehring, Lukas, Lindauer, Marius, Eimer, Theresa |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Revisiting Learning Rate Control
di: Henheik, Micha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Henheik, Micha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Attention Search Linear: Towards Adaptive Token-Level Hybrid Attention Models
di: Deng, Difan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Deng, Difan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamic Priors in Bayesian Optimization for Hyperparameter Optimization
di: Fehring, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fehring, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Leveraging AutoML for Sustainable Deep Learning: A Multi-Objective HPO Approach on Deep Shift Neural Networks
di: Hennig, Leona, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hennig, Leona, et al.
Pubblicazione: (2024)
When To Grow? A Fitting Risk-Aware Policy for Layer Growing in Deep Neural Networks
di: Wu, Haihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Haihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Structure in Deep Reinforcement Learning: A Survey and Open Problems
di: Mohan, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mohan, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2023)
ARLBench: Flexible and Efficient Benchmarking for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning
di: Becktepe, Jannis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Becktepe, Jannis, et al.
Pubblicazione: (2024)
Task Scheduling & Forgetting in Multi-Task Reinforcement Learning
di: Speckmann, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Speckmann, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing Time Series Forecasting Architectures: A Hierarchical Neural Architecture Search Approach
di: Deng, Difan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deng, Difan, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Forget-and-Grow Strategy for Deep Reinforcement Learning Scaling in Continuous Control
di: Kang, Zilin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kang, Zilin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data Classification with Dynamically Growing and Shrinking Neural Networks
di: Świderski, Szymon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Świderski, Szymon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Growing Efficient Accurate and Robust Neural Networks on the Edge
di: Sundaresha, Vignesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sundaresha, Vignesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Growing a Neural Network in Breadth, Depth, and Time
di: Butkus, Eivinas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Butkus, Eivinas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Growing Networks with Autonomous Pruning
di: De Lambilly, Charles, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: De Lambilly, Charles, et al.
Pubblicazione: (2026)
Growing Neural Networks: Dynamic Evolution through Gradient Descent
di: Radhakrishnan, Anil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Radhakrishnan, Anil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Instance Selection for Dynamic Algorithm Configuration with Reinforcement Learning: Improving Generalization
di: Benjamins, Carolin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Benjamins, Carolin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Growing Winning Subnetworks, Not Pruning Them: A Paradigm for Density Discovery in Sparse Neural Networks
di: Yao, Qihang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Qihang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Zoo: A Growing "Brain" That Learns Continually
di: Ramesh, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Ramesh, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2021)
Dynamic Hyperparameter Importance for Efficient Multi-Objective Optimization
di: Theodorakopoulos, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Theodorakopoulos, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2026)
Causal Models for Growing Networks
di: Bravo-Hermsdorff, Gecia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bravo-Hermsdorff, Gecia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Data Analysis for Growing Data
di: Marchant, Neil G., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Marchant, Neil G., et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Adaptive Deep Learning: Model Elasticity via Prune-and-Grow CNN Architectures
di: Mangal, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mangal, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Motivated Growing Neural Network for Adaptive Architecture via Local Structural Plasticity
di: Jia, Yiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Yiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Play Blackjack: A Curriculum Learning Perspective
di: Alasti, Amirreza, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alasti, Amirreza, et al.
Pubblicazione: (2026)
GINN-LP: A Growing Interpretable Neural Network for Discovering Multivariate Laurent Polynomial Equations
di: Ranasinghe, Nisal, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ranasinghe, Nisal, et al.
Pubblicazione: (2023)
AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future Opportunities and Risks
di: Tornede, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tornede, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
When Are RL Hyperparameters Benign? A Study in Offline Goal-Conditioned RL
di: Töpperwien, Jan Malte, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Töpperwien, Jan Malte, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hyperparameter Importance Analysis for Multi-Objective AutoML
di: Theodorakopoulos, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Theodorakopoulos, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2024)
Moments Matter:Stabilizing Policy Optimization using Return Distributions
di: Jabs, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jabs, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning
di: Giovanelli, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Giovanelli, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2023)
Growing the Efficient Frontier on Panel Trees
di: Cong, Lin William, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cong, Lin William, et al.
Pubblicazione: (2025)
Memory Caching: RNNs with Growing Memory
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeepCAVE: A Visualization and Analysis Tool for Automated Machine Learning
di: Segel, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Segel, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Grow, Don't Overwrite: Fine-tuning Without Forgetting
di: Adila, Dyah, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Adila, Dyah, et al.
Pubblicazione: (2026)
auto-sktime: Automated Time Series Forecasting
di: Zöller, Marc-André, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zöller, Marc-André, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Morphisms with Gauss-Newton Approximation for Growing Networks
di: Lawton, Neal, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lawton, Neal, et al.
Pubblicazione: (2024)
Grow-Prune-Freeze Networks: Adaptive & Continual Learning Technique for Olfactory Navigation
di: France, Kordel K., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: France, Kordel K., et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Anomaly Detection in Network Flows with Low-Rank Tensor Decompositions and Deep Unrolling
di: Schynol, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schynol, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Always-Sparse Training by Growing Connections with Guided Stochastic Exploration
di: Heddes, Mike, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heddes, Mike, et al.
Pubblicazione: (2024)
Growing Q-Networks: Solving Continuous Control Tasks with Adaptive Control Resolution
di: Seyde, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seyde, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Revisiting Learning Rate Control
di: Henheik, Micha, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Neural Attention Search Linear: Towards Adaptive Token-Level Hybrid Attention Models
di: Deng, Difan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Dynamic Priors in Bayesian Optimization for Hyperparameter Optimization
di: Fehring, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Towards Leveraging AutoML for Sustainable Deep Learning: A Multi-Objective HPO Approach on Deep Shift Neural Networks
di: Hennig, Leona, et al.
Pubblicazione: (2024) -
When To Grow? A Fitting Risk-Aware Policy for Layer Growing in Deep Neural Networks
di: Wu, Haihang, et al.
Pubblicazione: (2024)