Interpretable experiential learning based on state history and global feedback
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Kolonin, Anton |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Interpretable Recognition of Cognitive Distortions in Natural Language Texts
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
Delayed homomorphic reinforcement learning for environments with delayed feedback
di: Lee, Jongsoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Jongsoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
From model-based learning to model-free behaviour with Meta-Interpretive Learning
di: Patsantzis, Stassa
Pubblicazione: (2025)
di: Patsantzis, Stassa
Pubblicazione: (2025)
Deep reinforcement learning for irrigation scheduling using high-dimensional sensor feedback
di: Saikai, Yuji, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Saikai, Yuji, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning to summarize user information for personalized reinforcement learning from human feedback
di: Nam, Hyunji, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nam, Hyunji, et al.
Pubblicazione: (2025)
Computational Concept of the Psyche
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2026)
Human-aligned Quantification of Numerical Data
di: Kolonin, Anton
Pubblicazione: (2025)
di: Kolonin, Anton
Pubblicazione: (2025)
Application of Liquid Rank Reputation System for Twitter Trend Analysis on Bitcoin
di: Saxena, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saxena, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pragmatic Policy Development via Interpretable Behavior Cloning
di: Matsson, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Matsson, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
Computational Concept of the Psyche (in Russian)
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
TIFeD: a Tiny Integer-based Federated learning algorithm with Direct feedback alignment
di: Colombo, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Colombo, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchical Concept-based Interpretable Models
di: Hill, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hill, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Using reinforcement learning to probe the role of feedback in skill acquisition
di: Terpin, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Terpin, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Factor Graph-based Interpretable Neural Networks
di: Li, Yicong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yicong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable Prototype-based Graph Information Bottleneck
di: Seo, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Seo, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Single- to multi-fidelity history-dependent learning with uncertainty quantification and disentanglement: application to data-driven constitutive modeling
di: Yi, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yi, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Case-based Interpretability for Medical Federated Learning
di: Latorre, Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Latorre, Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)
VRAIL: Vectorized Reward-based Attribution for Interpretable Learning
di: Kim, Jina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mechanistic Interpretability for Transformer-based Time Series Classification
di: Kalnāre, Matīss, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kalnāre, Matīss, et al.
Pubblicazione: (2025)
The FIX Benchmark: Extracting Features Interpretable to eXperts
di: Jin, Helen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Helen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep learning surrogate models of JULES-INFERNO for wildfire prediction on a global scale
di: Cheng, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Centric Interpretability for LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning
di: Yan, John, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yan, John, et al.
Pubblicazione: (2026)
Interpreting Inflammation Prediction Model via Tag-based Cohort Explanation
di: Meng, Fanyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meng, Fanyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Noise-based reward-modulated learning
di: Fernández, Jesús García, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fernández, Jesús García, et al.
Pubblicazione: (2025)
A dynamical clipping approach with task feedback for Proximal Policy Optimization
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
How Should We Represent History in Interpretable Models of Clinical Policies?
di: Matsson, Anton, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Matsson, Anton, et al.
Pubblicazione: (2024)
Novel Interpretable and Robust Web-based AI Platform for Phishing Email Detection
di: Al-Subaiey, Abdulla, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Al-Subaiey, Abdulla, et al.
Pubblicazione: (2024)
SHIP: A Shapelet-based Approach for Interpretable Patient-Ventilator Asynchrony Detection
di: Le, Xuan-May, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Xuan-May, et al.
Pubblicazione: (2025)
Constrained latent state modeling: A unifying perspective on representation learning under competing constraints
di: Quellec, Gwenolé
Pubblicazione: (2026)
di: Quellec, Gwenolé
Pubblicazione: (2026)
Multiple kernel concept factorization algorithm based on global fusion
di: Li, Fei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Fei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sparse Autoencoders for Sequential Recommendation Models: Interpretation and Flexible Control
di: Klenitskiy, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Klenitskiy, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal prompting model-based offline reinforcement learning
di: Yu, Xuehui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Xuehui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep learning-based fault identification in condition monitoring
di: Dhungana, Hariom, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dhungana, Hariom, et al.
Pubblicazione: (2024)
An end-to-end attention-based approach for learning on graphs
di: Buterez, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Buterez, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Affect and Effect: Limitations of regularisation-based continual learning in EEG-based emotion classification
di: Peire, Nina, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peire, Nina, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revitalizing Black-Box Interpretability: Actionable Interpretability for LLMs via Proxy Models
di: Liu, Junhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Junhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
eagle: early approximated gradient based learning rate estimator
di: Fujimoto, Takumi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fujimoto, Takumi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Economic span selection of bridge based on deep reinforcement learning
di: Zhang, Leye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Leye, et al.
Pubblicazione: (2024)
Language Alignment via Nash-learning and Adaptive feedback
di: Azarafrooz, Ari, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azarafrooz, Ari, et al.
Pubblicazione: (2024)
The SaTML '24 CNN Interpretability Competition: New Innovations for Concept-Level Interpretability
di: Casper, Stephen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Casper, Stephen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Interpretable Recognition of Cognitive Distortions in Natural Language Texts
di: Kolonin, Anton, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Delayed homomorphic reinforcement learning for environments with delayed feedback
di: Lee, Jongsoo, et al.
Pubblicazione: (2026) -
From model-based learning to model-free behaviour with Meta-Interpretive Learning
di: Patsantzis, Stassa
Pubblicazione: (2025) -
Deep reinforcement learning for irrigation scheduling using high-dimensional sensor feedback
di: Saikai, Yuji, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Learning to summarize user information for personalized reinforcement learning from human feedback
di: Nam, Hyunji, et al.
Pubblicazione: (2025)