Learning Markov Processes as Sum-of-Square Forms for Analytical Belief Propagation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Amorese, Peter, Lahijanian, Morteza |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Universal Learning of Stochastic Dynamics for Exact Belief Propagation using Bernstein Normalizing Flows
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Polynomial Stochastic Barrier Functions: Bernstein Versus Sum-of-Squares
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Nonlinear Continuous-Time Systems for Formal Uncertainty Propagation and Probabilistic Evaluation
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning-Based Shielding for Safe Autonomy under Unknown Dynamics
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Promises of Deep Kernel Learning for Control Synthesis
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2023)
Interactive Trajectory Planning with Learning-based Distributionally Robust Model Predictive Control and Markov Systems
di: Börve, Erik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Börve, Erik, et al.
Pubblicazione: (2026)
IntervalMDP.jl: Accelerated Value Iteration for Interval Markov Decision Processes
di: Mathiesen, Frederik Baymler, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mathiesen, Frederik Baymler, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interval Markov Decision Processes with Continuous Action-Spaces
di: Delimpaltadakis, Giannis, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Delimpaltadakis, Giannis, et al.
Pubblicazione: (2022)
Data-Driven Permissible Safe Control with Barrier Certificates
di: Mazouz, Rayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mazouz, Rayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Concentration of Cumulative Reward in Markov Decision Processes
di: Sayedana, Borna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sayedana, Borna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Finite Memory Belief Approximation for Optimal Control in Partially Observable Markov Decision Processes
di: Kim, Mintae
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Mintae
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty Propagation in Stochastic Systems via Mixture Models with Error Quantification
di: Figueiredo, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Figueiredo, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Reinforcement Learning in Markov Decision Process Using Linear Programming
di: Leon, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Leon, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2023)
Bayesian Learning of Optimal Policies in Markov Decision Processes with Countably Infinite State-Space
di: Adler, Saghar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Adler, Saghar, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Optimality of Uncertain MDP Abstractions
di: Gracia, Ibon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gracia, Ibon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Driven Control via Conditional Mean Embeddings: Formal Guarantees via Uncertain MDP Abstraction
di: Gracia, Ibon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gracia, Ibon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Interval MDPs: Tight and Efficient Abstractions of Stochastic Systems
di: Gracia, Ibon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gracia, Ibon, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unifying Perspective for Safety of Stochastic Systems: From Barrier Functions to Finite Abstractions
di: Laurenti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Laurenti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)
Kernel Sum of Squares for Data Adapted Kernel Learning of Dynamical Systems from Data: A global optimization approach
di: Lengyel, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lengyel, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Error Bounds for Physics-Informed Neural Networks in Fokker-Planck PDEs
di: Kong, Chun-Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kong, Chun-Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Global Convergence of Policy Gradient in Average Reward Markov Decision Processes
di: Kumar, Navdeep, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Navdeep, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nonlinear System Identification of Swarm of UAVs Using Deep Learning Methods
di: Yazdannik, Saman, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yazdannik, Saman, et al.
Pubblicazione: (2023)
An IoT Framework for Building Energy Optimization Using Machine Learning-based MPC
di: Morteza, Aryan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Morteza, Aryan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Ambiguity Contraction-based Adaptive Robust Markov Decision Processes for Adversarial Surveillance Missions
di: Choi, Jimin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Choi, Jimin, et al.
Pubblicazione: (2025)
OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process
di: Wang, Taiyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Taiyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
ORFit: One-Pass Learning via Bridging Orthogonal Gradient Descent and Recursive Least-Squares
di: Min, Youngjae, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Min, Youngjae, et al.
Pubblicazione: (2022)
Solving Zero-Sum Convex Markov Games
di: Kalogiannis, Fivos, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kalogiannis, Fivos, et al.
Pubblicazione: (2025)
Belief Samples Are All You Need For Social Learning
di: JafariNodeh, Mahyar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: JafariNodeh, Mahyar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conformal Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes
di: Foffano, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Foffano, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2023)
Piecewise Control Barrier Functions for Stochastic Systems
di: Mazouz, Rayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mazouz, Rayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentiable Filtering for Learning Hidden Markov Models
di: Chen, Reginald Zhiyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Reginald Zhiyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Formal Verification of Unknown Dynamical Systems via Gaussian Process Regression
di: Skovbekk, John, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Skovbekk, John, et al.
Pubblicazione: (2021)
Near Optimal Convergence to Coarse Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games
di: Yorulmaz, Asrin Efe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yorulmaz, Asrin Efe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Nonstochastic Prediction: Logarithmic Regret via Predictive Online Least Squares
di: Pai, Chih-Fan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pai, Chih-Fan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Filtering Jump Markov Systems with Partially Known Dynamics: A Model-Based Deep Learning Approach
di: Stamatelis, George, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stamatelis, George, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning of Multiobjective Indirect Low-Thrust Trajectories Using Diffusion Models and Markov Chain Monte Carlo
di: Graebner, Jannik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Graebner, Jannik, et al.
Pubblicazione: (2026)
Rates of Convergence in the Central Limit Theorem for Markov Chains, with an Application to TD Learning
di: Srikant, R.
Pubblicazione: (2024)
di: Srikant, R.
Pubblicazione: (2024)
An Offline Risk-aware Policy Selection Method for Bayesian Markov Decision Processes
di: Angelotti, Giorgio, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Angelotti, Giorgio, et al.
Pubblicazione: (2021)
Finite-Time Analysis of Q-Value Iteration for General-Sum Stackelberg Games
di: Jeong, Narim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jeong, Narim, et al.
Pubblicazione: (2026)
Certifying Guidance & Control Networks: Uncertainty Propagation to an Event Manifold
di: Origer, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Origer, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Universal Learning of Stochastic Dynamics for Exact Belief Propagation using Bernstein Normalizing Flows
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025) -
On Polynomial Stochastic Barrier Functions: Bernstein Versus Sum-of-Squares
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning Nonlinear Continuous-Time Systems for Formal Uncertainty Propagation and Probabilistic Evaluation
di: Amorese, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Learning-Based Shielding for Safe Autonomy under Unknown Dynamics
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Promises of Deep Kernel Learning for Control Synthesis
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2023)