Adaptive Calibration in Non-Stationary Environments
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Junyan, Luo, Haipeng, Ratliff, Lillian J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Online Learning for Uninformed Markov Games: Empirical Nash-Value Regret and Non-Stationarity Adaptation
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Principal-Agent Bandit Games with Self-Interested and Exploratory Learning Agents
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improved Regret and Contextual Linear Extension for Pandora's Box and Prophet Inequality
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Incentivize in Repeated Principal-Agent Problems with Adversarial Agent Arrivals
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Limitations and Possibilities of Nash Regret Minimization in Zero-Sum Matrix Games under Noisy Feedback
di: Maiti, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Maiti, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2023)
Convergence Analysis of Gradient-Based Learning with Non-Uniform Learning Rates in Non-Cooperative Multi-Agent Settings
di: Chasnov, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Chasnov, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2019)
Efficient Near-Optimal Algorithm for Online Shortest Paths in Directed Acyclic Graphs with Bandit Feedback Against Adaptive Adversaries
di: Maiti, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maiti, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Multiclass U-Calibration Error and Beyond
di: Luo, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamics of Learning under User Choice: Overspecialization and Peer-Model Probing
di: Narang, Adhyyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Narang, Adhyyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
dUltra: Ultra-Fast Diffusion Language Models via Reinforcement Learning
di: Chen, Shirui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Shirui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sample Complexity Reduction via Policy Difference Estimation in Tabular Reinforcement Learning
di: Narang, Adhyyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Narang, Adhyyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decision Making in Non-Stationary Environments with Policy-Augmented Search
di: Pettet, Ava, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pettet, Ava, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of Learning Dynamics in Stackelberg Games
di: Fiez, Tanner, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Fiez, Tanner, et al.
Pubblicazione: (2019)
Online SuBmodular + SuPermodular (BP) Maximization with Bandit Feedback
di: Narang, Adhyyan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Narang, Adhyyan, et al.
Pubblicazione: (2022)
ExARNN: An Environment-Driven Adaptive RNN for Learning Non-Stationary Power Dynamics
di: Li, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Smooth Non-Stationary Bandits
di: Suk, Joe
Pubblicazione: (2024)
di: Suk, Joe
Pubblicazione: (2024)
A Learning Algorithm That Attains the Human Optimum in a Repeated Human-Machine Interaction Game
di: Isa, Jason T., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Isa, Jason T., et al.
Pubblicazione: (2025)
Strategically Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
di: Gonzales, Jake, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gonzales, Jake, et al.
Pubblicazione: (2026)
Act as You Learn: Adaptive Decision-Making in Non-Stationary Markov Decision Processes
di: Luo, Baiting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Baiting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Reinforcement Learning in Non-Stationary Context-Driven Environments
di: Hamadanian, Pouya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hamadanian, Pouya, et al.
Pubblicazione: (2023)
MAB-Based Channel Scheduling for Asynchronous Federated Learning in Non-Stationary Environments
di: Li, Zhiyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhiyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Short Note on a Variant of the Squint Algorithm
di: Luo, Haipeng
Pubblicazione: (2026)
di: Luo, Haipeng
Pubblicazione: (2026)
S4S: Solving for a Diffusion Model Solver
di: Frankel, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Frankel, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Universal Near Optimality of Hedge in Combinatorial Settings
di: Fan, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Emergent specialization from participation dynamics and multi-learner retraining
di: Dean, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Dean, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2022)
QML-HCS: A Hypercausal Quantum Machine Learning Framework for Non-Stationary Environments
di: Mozo, Hector E
Pubblicazione: (2025)
di: Mozo, Hector E
Pubblicazione: (2025)
MARLINE: Multi-Source Mapping Transfer Learning for Non-Stationary Environments
di: Du, Honghui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Honghui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Adaptive Reinforcement Learning with Echo State Networks for Non-Stationary Dynamics
di: Yoshimura, Aoi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yoshimura, Aoi, et al.
Pubblicazione: (2026)
GAS-Norm: Score-Driven Adaptive Normalization for Non-Stationary Time Series Forecasting in Deep Learning
di: Urettini, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Urettini, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-Stationary Lipschitz Bandits
di: Nguyen, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simultaneous Swap Regret Minimization via KL-Calibration
di: Luo, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evolving Machine Learning in Non-Stationary Environments: A Unified Survey of Drift, Forgetting, and Adaptation
di: Martin, Ignacio Cabrera, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Martin, Ignacio Cabrera, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detecting Model Drifts in Non-Stationary Environment Using Edit Operation Measures
di: Lee, Chang-Hwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Chang-Hwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Requesting in Decentralized Edge Networks via Non-Stationary Bandits
di: Zhuang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhuang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Comparator-Adaptive $Φ$-Regret: Improved Bounds, Simpler Algorithms, and Applications to Games
di: Hait, Soumita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hait, Soumita, et al.
Pubblicazione: (2025)
Non-Stationary Bandit Learning via Predictive Sampling
di: Liu, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Unifying Perspective on Non-Stationary Kernels for Deeper Gaussian Processes
di: Noack, Marcus M., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Noack, Marcus M., et al.
Pubblicazione: (2023)
Non-Stationary Functional Bilevel Optimization
di: Bohne, Jason, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bohne, Jason, et al.
Pubblicazione: (2026)
ColorGrid: A Multi-Agent Non-Stationary Environment for Goal Inference and Assistance
di: Risukhin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Risukhin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2025)
DynaConF: Dynamic Forecasting of Non-Stationary Time Series
di: Liu, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Documenti analoghi
-
Online Learning for Uninformed Markov Games: Empirical Nash-Value Regret and Non-Stationarity Adaptation
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Principal-Agent Bandit Games with Self-Interested and Exploratory Learning Agents
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Improved Regret and Contextual Linear Extension for Pandora's Box and Prophet Inequality
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning to Incentivize in Repeated Principal-Agent Problems with Adversarial Agent Arrivals
di: Liu, Junyan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
On the Limitations and Possibilities of Nash Regret Minimization in Zero-Sum Matrix Games under Noisy Feedback
di: Maiti, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2023)