Buchumschlag

SOMBRL: Scalable and Optimistic Model-Based RL

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sukhija, Bhavya, Treven, Lenart, Sferrazza, Carmelo, Dörfler, Florian, Abbeel, Pieter, Krause, Andreas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Sample-efficient and Scalable Exploration in Continuous-Time RL
von: Iten, Klemens, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When to Sense and Control? A Time-adaptive Approach for Continuous-Time RL
von: Treven, Lenart, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NeoRL: Efficient Exploration for Nonepisodic RL
von: Sukhija, Bhavya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ActSafe: Active Exploration with Safety Constraints for Reinforcement Learning
von: As, Yarden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MaxInfoRL: Boosting exploration in reinforcement learning through information gain maximization
von: Sukhija, Bhavya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging the Sim-to-Real Gap with Bayesian Inference
von: Rothfuss, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simulation Priors for Data-Efficient Deep Learning
von: Treven, Lenart, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Few-Shot Fine-Tuning
von: Hübotter, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transductive Active Learning: Theory and Applications
von: Hübotter, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model-Based Reinforcement Learning for Control under Time-Varying Dynamics
von: Iten, Klemens, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TARC: Time-Adaptive Robotic Control
von: Sukhija, Arnav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimistic Online LQR via Intrinsic Rewards
von: Bartos, Marcell, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safe Exploration Using Bayesian World Models and Log-Barrier Optimization
von: As, Yarden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bigger, Regularized, Categorical: High-Capacity Value Functions are Efficient Multi-Task Learners
von: Nauman, Michal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HumanoidBench: Simulated Humanoid Benchmark for Whole-Body Locomotion and Manipulation
von: Sferrazza, Carmelo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Body Transformer: Leveraging Robot Embodiment for Policy Learning
von: Sferrazza, Carmelo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Sim-to-Real Humanoid Locomotion in 15 Minutes
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FastTD3: Simple, Fast, and Capable Reinforcement Learning for Humanoid Control
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Efficient Task Generalization via Probabilistic Model-based Meta Reinforcement Learning
von: Bhardwaj, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimistic Task Inference for Behavior Foundation Models
von: Rupf, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Value-Based Deep RL Scales Predictably
von: Rybkin, Oleh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compute-Optimal Scaling for Value-Based Deep RL
von: Fu, Preston, et al.
Veröffentlicht: (2025)

COPlanner: Plan to Roll Out Conservatively but to Explore Optimistically for Model-Based RL
von: Wang, Xiyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cliqueformer: Model-Based Optimization with Structured Transformers
von: Kuba, Jakub Grudzien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction
von: Yang, Lujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Residual Off-Policy RL for Finetuning Behavior Cloning Policies
von: Ankile, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-Based RL for Mean-Field Games is not Statistically Harder than Single-Agent RL
von: Huang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

End-to-end RL Improves Dexterous Grasping Policies
von: Singh, Ritvik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence for Data-Efficient Reinforcement Learning
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Stable Whitening Optimizer for Efficient Neural Network Training
von: Frans, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What Really Matters in Matrix-Whitening Optimizers?
von: Frans, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SEMDICE: Off-policy State Entropy Maximization via Stationary Distribution Correction Estimation
von: Lee, Jongmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reward-Conditioned Reinforcement Learning
von: Nauman, Michal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DreamSmooth: Improving Model-based Reinforcement Learning via Reward Smoothing
von: Lee, Vint, et al.
Veröffentlicht: (2023)

World Model on Million-Length Video And Language With Blockwise RingAttention
von: Liu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Imitation Learning Through Graph Search and Retrieval
von: Yin, Zhao-Heng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Perceptive Humanoid Parkour: Chaining Dynamic Human Skills via Motion Matching
von: Wu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimistic Critic Reconstruction and Constrained Fine-Tuning for General Offline-to-Online RL
von: Luo, Qin-Wen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimistic Games for Combinatorial Bayesian Optimization with Application to Protein Design
von: Bal, Melis Ilayda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning a Diffusion Model Policy from Rewards via Q-Score Matching
von: Psenka, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)