:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Maheshwari, Mansi, Raisbeck, John C., da Silva, Bruno Castro
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2512.01034
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Which Rewards Matter? Reward Selection for Reinforcement Learning under Limited Feedback
von: Chaudhari, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuron-level Balance between Stability and Plasticity in Deep Reinforcement Learning
von: Lan, Jiahua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Addressing Loss of Plasticity and Catastrophic Forgetting in Continual Learning
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Plasticity Loss in Continual Reinforcement Learning by Reducing Churn
von: Tang, Hongyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Plasticity in Deep Reinforcement Learning
von: He, Zhiqiang
Veröffentlicht: (2026)

Experience Replay Addresses Loss of Plasticity in Continual Learning
von: Wang, Jiuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparsity-Driven Plasticity in Multi-Task Reinforcement Learning
von: Todorov, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Plasticity Loss in Deep Reinforcement Learning: A Survey
von: Klein, Timo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SocialJax: An Evaluation Suite for Multi-agent Reinforcement Learning in Sequential Social Dilemmas
von: Guo, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lifelong Learning with Task-Specific Adaptation: Addressing the Stability-Plasticity Dilemma
von: Wang, Ruiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning
von: Yuan, Mingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Study of Plasticity Loss in On-Policy Deep Reinforcement Learning
von: Juliani, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RLHF Deciphered: A Critical Analysis of Reinforcement Learning from Human Feedback for LLMs
von: Chaudhari, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Plasticity in Visual Reinforcement Learning: Data, Modules and Training Stages
von: Ma, Guozheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Abstract Reward Processes: Leveraging State Abstraction for Consistent Off-Policy Evaluation
von: Chaudhari, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pareto Continual Learning: Preference-Conditioned Learning and Adaption for Dynamic Stability-Plasticity Trade-off
von: Lai, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enabling Option Learning in Sparse Rewards with Hindsight Experience Replay
von: Romio, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Soft Contextualized Encoder For User Defined Text Classification
von: Maheshwari, Charu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-Guided Reinforcement Learning: Addressing Training Bottlenecks through Policy Modulation
von: Tan, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Silent Neuron Theory and Plasticity Preservation for Deep Reinforcement Learning in Adaptive Video Streaming
von: He, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SplitLoRA: Balancing Stability and Plasticity in Continual Learning Through Gradient Space Splitting
von: Qiu, Haomiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AltTS: A Dual-Path Framework with Alternating Optimization for Multivariate Time Series Forecasting
von: Yuan, Zhihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Data Addition Dilemma
von: Shen, Judy Hanwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FIRE: Frobenius-Isometry Reinitialization for Balancing the Stability-Plasticity Tradeoff
von: Han, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Formalism-Implementation Gap in Reinforcement Learning Research
von: Castro, Pablo Samuel
Veröffentlicht: (2025)

NePPO: Near-Potential Policy Optimization for General-Sum Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Kalanther, Addison, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stabilizing Policy Gradients for Sample-Efficient Reinforcement Learning in LLM Reasoning
von: Melo, Luckeciano C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stabilizing Reinforcement Learning for Diffusion Language Models
von: Zhong, Jianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey of State Representation Learning for Deep Reinforcement Learning
von: Echchahed, Ayoub, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Interpreting Language Models: A Case Study in Multi-Hop Reasoning
von: Sakarvadia, Mansi
Veröffentlicht: (2024)

Beyond the Aggregation Dilemma: Prior-Retaining Decoupled Learning for Multimodal Graphs
von: Yan, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cross Domain Evaluation of Multimodal Chain-of-Thought Reasoning of different datasets into the Amazon CoT Framework
von: Tiwari, Nitya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Noise to Control: Parameterized Diffusion Policies
von: Zhang, Renhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Primal Dual Continual Learning: Balancing Stability and Plasticity through Adaptive Memory Allocation
von: Elenter, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Clustering-Based Weight Orthogonalization for Stabilizing Deep Reinforcement Learning
von: Ma, Guoqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Single-Model Optimization: Preserving Plasticity in Continual Reinforcement Learning
von: Lillo, Lute, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mind the GAP! The Challenges of Scale in Pixel-based Deep Reinforcement Learning
von: Sokar, Ghada, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Angel or Demon: Investigating the Plasticity Interventions' Impact on Backdoor Threats in Deep Reinforcement Learning
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Self-Normalized Resets for Plasticity in Continual Learning
von: Farias, Vivek F., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Trajectory Modeling via Random Utility Inverse Reinforcement Learning
von: Pitombeira-Neto, Anselmo R., et al.
Veröffentlicht: (2021)