Buchumschlag

Dynamics of Learning under User Choice: Overspecialization and Peer-Model Probing

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Narang, Adhyyan, Dean, Sarah, Ratliff, Lillian J, Fazel, Maryam
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Multiagent Systems
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Online SuBmodular + SuPermodular (BP) Maximization with Bandit Feedback
von: Narang, Adhyyan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Strategically Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
von: Gonzales, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sample Complexity Reduction via Policy Difference Estimation in Tabular Reinforcement Learning
von: Narang, Adhyyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Optimal Tax Design in Nonatomic Congestion Games
von: Cui, Qiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Peer-to-Peer Energy Trading of Solar and Energy Storage: A Networked Multiagent Reinforcement Learning Approach
von: Feng, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Learning Enabled Peer-to-Peer Energy Trading for Dairy Farms
von: Shah, Mian Ibad Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Network-Constrained Policy Optimization for Adaptive Multi-agent Vehicle Routing
von: Arasteh, Fazel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline congestion games: How feedback type affects data coverage requirement
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Generalising Travel Time Prediction To Varying Route Choices In Urban Networks
von: Gorczyca, Łukasz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Black-box Approach for Non-stationary Multi-agent Reinforcement Learning
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Peer Learning: Learning Complex Policies in Groups from Scratch via Action Recommendations
von: Derstroff, Cedric, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ScholarPeer: A Context-Aware Multi-Agent Framework for Automated Peer Review
von: Goyal, Palash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probing Dec-POMDP Reasoning in Cooperative MARL
von: Tessera, Kale-ab, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MAGIC-MASK: Multi-Agent Guided Inter-Agent Collaboration with Mask-Based Explainability for Reinforcement Learning
von: Maliha, Maisha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-Creating Random Walks for Decentralized Learning under Pac-Man Attacks
von: Chen, Xingran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Incentive Structures for Cooperative Resilience in Multi-Agent Systems under Social Dilemmas
von: Chacon-Chamorro, Manuela, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Independent Learning of Nash Equilibria in Partially Observable Markov Potential Games with Decoupled Dynamics
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ready from Day 1: Population-Aware Coordination for Large-Scale Constrained Multi-Agent Systems
von: Wang, Angel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast Peer Adaptation with Context-aware Exploration
von: Ma, Long, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tackling Uncertainties in Multi-Agent Reinforcement Learning through Integration of Agent Termination Dynamics
von: Hazra, Somnath, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Steer Markovian Agents under Model Uncertainty
von: Huang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning for Data-Driven Feedforward Control: A Case Study on Vehicle Lateral Dynamics
von: Weber, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Swarm Interaction Dynamics from Density Evolution
von: Mavridis, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning with Joint State-Action Learned Embeddings
von: Wang, Zhizun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Intention Modeling in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Odrowaz-Sypniewski, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CAMMARL: Conformal Action Modeling in Multi Agent Reinforcement Learning
von: Gupta, Nikunj, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cooperative Learning with Gaussian Processes for Euler-Lagrange Systems Tracking Control under Switching Topologies
von: Yang, Zewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication Learning in Multi-Agent Systems from Graph Modeling Perspective
von: Hu, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transformer World Model for Sample Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Deihim, Azad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Coordinate via Quantum Entanglement in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Gardiner, John, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MABL: Bi-Level Latent-Variable World Model for Sample-Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Venugopal, Aravind, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PeerGuard: Defending Multi-Agent Systems Against Backdoor Attacks Through Mutual Reasoning
von: Fan, Falong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Nah Bandit: Modeling User Non-compliance in Recommendation Systems
von: Zhou, Tianyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer in Reinforcement Learning via Regret Bounds for Learning Agents
von: Tuynman, Adrienne, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Preference-Guided Learning for Sparse-Reward Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Bui, The Viet, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Designing Dynamic Pricing for Bike-sharing Systems via Differentiable Agent-based Simulation
von: Mitomi, Tatsuya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed Continual Learning
von: Le, Long, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Driven Discovery of Emergent Dynamics in Reaction-Diffusion Systems from Sparse and Noisy Observations
von: Dwivedi, Saumitra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Diffusion Policy Learning for Enhanced Exploration in Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning
von: Zhang, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Altruistic Ride Sharing: A Framework for Fair and Sustainable Urban Mobility via Peer-to-Peer Incentives
von: Singh, Divyanshu, et al.
Veröffentlicht: (2025)