Copertina

Geometry of Uncertainty: Learning Metric Spaces for Multimodal State Estimation in RL

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Reichlin, Alfredo, Pacciarelli, Adriano, Kragic, Danica, Vasco, Miguel
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Goal-Conditioned Reinforcement Learning from Sub-Optimal Data on Metric Spaces
di: Reichlin, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Walking on the Fiber: A Simple Geometric Approximation for Bayesian Neural Networks
di: Reichlin, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Reducing Variance in Meta-Learning via Laplace Approximation for Regression Tasks
di: Reichlin, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Humans Coexist, So Must Embodied Artificial Agents
di: Kuehn, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)

Can Transformers Smell Like Humans?
di: Taleb, Farzaneh, et al.
Pubblicazione: (2024)

FLoRA: Sample-Efficient Preference-based RL via Low-Rank Style Adaptation of Reward Functions
di: Marta, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Hamiltonian Dynamics at Scale: A Differential-Geometric Approach
di: Friedl, Katharina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Human-Aligned Image Models Improve Visual Decoding from the Brain
di: Rajabi, Nona, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Riemannian Framework for Learning Reduced-order Lagrangian Dynamics
di: Friedl, Katharina, et al.
Pubblicazione: (2024)

DexDiffuser: Generating Dexterous Grasps with Diffusion Models
di: Weng, Zehang, et al.
Pubblicazione: (2024)

SCENT: Aligning Mass Spectra with Molecular Structure for Olfactory Perception
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2026)

Harmonics of Learning: Universal Fourier Features Emerge in Invariant Networks
di: Marchetti, Giovanni Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)

Relative Representations: Topological and Geometric Perspectives
di: García-Castellanos, Alejandro, et al.
Pubblicazione: (2024)

KalMamba: Towards Efficient Probabilistic State Space Models for RL under Uncertainty
di: Becker, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)

Real-Time Operator Takeover for Visuomotor Diffusion Policy Training
di: Moletta, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)

XQCfD: Accelerating Fast Actor-Critic Algorithms with Prior Data and Prior Policies
di: Palenicek, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Grasping a Handful: Sequential Multi-Object Dexterous Grasp Generation
di: Lu, Haofei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Uncertainty Herding: One Active Learning Method for All Label Budgets
di: Bae, Wonho, et al.
Pubblicazione: (2024)

Uncertainty Estimation for Path Loss and Radio Metric Models
di: Bose, Alexis, et al.
Pubblicazione: (2025)

Will You Participate? Exploring the Potential of Robotics Competitions on Human-centric Topics
di: Zhang, Yuchong, et al.
Pubblicazione: (2024)

On the Geometry of Reinforcement Learning in Continuous State and Action Spaces
di: Tiwari, Saket, et al.
Pubblicazione: (2022)

Hyperbolic Delaunay Geometric Alignment
di: Medbouhi, Aniss Aiman, et al.
Pubblicazione: (2024)

Transfer Learning in Robotics: An Upcoming Breakthrough? A Review of Promises and Challenges
di: Jaquier, Noémie, et al.
Pubblicazione: (2023)

EDO-Net: Learning Elastic Properties of Deformable Objects from Graph Dynamics
di: Longhini, Alberta, et al.
Pubblicazione: (2022)

Geometry of Neural Reinforcement Learning in Continuous State and Action Spaces
di: Tiwari, Saket, et al.
Pubblicazione: (2025)

Predict Training Data Quality via Its Geometry in Metric Space
di: Ba, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Surrogate LPV State-Space Models with Uncertainty Quantification
di: Olucha, E. Javier, et al.
Pubblicazione: (2026)

LM2D: Lyrics- and Music-Driven Dance Synthesis
di: Yin, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2024)

FLAME: A Federated Learning Benchmark for Robotic Manipulation
di: Betran, Santiago Bou, et al.
Pubblicazione: (2025)

Hinge-Wasserstein: Estimating Multimodal Aleatoric Uncertainty in Regression Tasks
di: Xiong, Ziliang, et al.
Pubblicazione: (2023)

Performance of NPG in Countable State-Space Average-Cost RL
di: Murthy, Yashaswini, et al.
Pubblicazione: (2024)

NeuralSolver: Learning Algorithms For Consistent and Efficient Extrapolation Across General Tasks
di: Esteves, Bernardo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Conformal and kNN Predictive Uncertainty Quantification Algorithms in Metric Spaces
di: Lugosi, Gábor, et al.
Pubblicazione: (2025)

RetentiveKV: State-Space Memory for Uncertainty-Aware Multimodal KV Cache Eviction
di: Liu, Sihao, et al.
Pubblicazione: (2026)

Deep Metric Loss for Multimodal Learning
di: Moon, Sehwan, et al.
Pubblicazione: (2023)

SALSA-RL: Stability Analysis in the Latent Space of Actions for Reinforcement Learning
di: Li, Xuyang, et al.
Pubblicazione: (2025)

On Generation in Metric Spaces
di: Li, Jiaxun, et al.
Pubblicazione: (2026)

Selective Uncertainty Propagation in Offline RL
di: Krishnamurthy, Sanath Kumar, et al.
Pubblicazione: (2023)

Kernel Metric Learning for In-Sample Off-Policy Evaluation of Deterministic RL Policies
di: Lee, Haanvid, et al.
Pubblicazione: (2024)

Structural Estimation of Markov Decision Processes in High-Dimensional State Space with Finite-Time Guarantees
di: Zeng, Siliang, et al.
Pubblicazione: (2022)