VariBAD: variational bayes-adaptive deep RL via meta-learning

VariBAD: variational bayes-adaptive deep RL via meta-learning

Trading off exploration and exploitation in an unknown environment is key to maximising expected online return during learning. A Bayes-optimal policy, which does so optimally, conditions its actions not only on the environment state but also on the agent's uncertainty about the environment. Co...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Whiteson, S
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Journal of Machine Learning Research 2021

Những quyển sách tương tự

VariBAD: a very good method for Bayes-adaptive deep RL via meta-learning
Bằng: Zintgraf, L, et al.
Được phát hành: (2020)

Knowledge Transfer in Deep Reinforcement Learning via an RL-Specific GAN-Based Correspondence Function
Bằng: Marko Ruman, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

PharmRL: pharmacophore elucidation with deep geometric reinforcement learning
Bằng: Rishal Aggarwal, et al.
Được phát hành: (2024-12-01)

Fast Context Adaptation via Meta-Learning
Bằng: Zintgraf, L, et al.
Được phát hành: (2019)

Experience Replay Optimisation via ATSC and TSC for Performance Stability in Deep RL
Bằng: Richard Sakyi Osei, et al.
Được phát hành: (2023-02-01)

AC-RL: A Framework for Real-Time Control, Learning & Adaptation
Bằng: Guha, Anubhav
Được phát hành: (2023)

Learning to Utilize Curiosity: A New Approach of Automatic Curriculum Learning for Deep RL
Bằng: Zeyang Lin, et al.
Được phát hành: (2022-07-01)

RobustAnalog: Fast Variation-Aware Analog Circuit Design Via Multi-task RL
Bằng: Shi, Wei, et al.
Được phát hành: (2022)

Fiber Bundle Meta-learning Algorithm Based on Variational Bayes
Bằng: LIU Yang, LI Fan-zhang
Được phát hành: (2022-03-01)

Reinforcement learning (RL) based stock trading system via support vector machine
Bằng: Ong, Zhi Yuan.
Được phát hành: (2010)

GenFedRL: a general federated reinforcement learning framework for deep reinforcement learning agents
Bằng: Biao JIN, et al.
Được phát hành: (2023-06-01)

GenFedRL: a general federated reinforcement learning framework for deep reinforcement learning agents
Bằng: Biao JIN, et al.
Được phát hành: (2023-06-01)

Time-in-action RL
Bằng: Jiangcheng Zhu, et al.
Được phát hành: (2019-02-01)

RL-ANC: Reinforcement Learning-Based Adaptive Network Coding in the Ocean Mobile Internet of Things
Bằng: Ying Zhang, et al.
Được phát hành: (2024-06-01)

RL-AKF: An Adaptive Kalman Filter Navigation Algorithm Based on Reinforcement Learning for Ground Vehicles
Bằng: Xile Gao, et al.
Được phát hành: (2020-05-01)

Exploiting multiple abstractions in episodic RL via reward shaping
Bằng: Cipollone, R, et al.
Được phát hành: (2023)

Deep variational reinforcement learning for POMDPs
Bằng: Igl, M, et al.
Được phát hành: (2018)

rl4dtn: Q-Learning for Opportunistic Networks
Bằng: Jorge Visca, et al.
Được phát hành: (2022-11-01)

ACC-RL: Adaptive Congestion Control Based on Reinforcement Learning in Power Distribution Networks with Data Centers
Bằng: Tairan Huang, et al.
Được phát hành: (2023-07-01)

RL-SPIHT: Reinforcement Learning-Based Adaptive Selection of Compression Ratios for 1-D SPIHT Algorithm
Bằng: Jin Shin, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

RL-QPSO net: deep reinforcement learning-enhanced QPSO for efficient mobile robot path planning
Bằng: Yang Jing, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

iADA*-RL: Anytime Graph-Based Path Planning with Deep Reinforcement Learning for an Autonomous UAV
Bằng: Aye Aye Maw, et al.
Được phát hành: (2021-04-01)

Reflections of RL in The Virtual World
Bằng: Andra Siibak
Được phát hành: (2007-11-01)

Elimination of All Bad Local Minima in Deep Learning
Bằng: Kawaguchi, Kenji, et al.
Được phát hành: (2021)

Automation of digital crime investigation using Reinforcement Learning (RL)
Bằng: Ghanem, Mohamed Chahine
Được phát hành: (2023)

RL4CEP: reinforcement learning for updating CEP rules
Bằng: Afef Mdhaffar, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

CST-RL: Contrastive Spatio-Temporal Representations for Reinforcement Learning
Bằng: Chi-Kai Ho, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

ADAS-RL: Safety learning approach for stable autonomous driving
Bằng: Dongsu Lee, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

HLifeRL: A hierarchical lifelong reinforcement learning framework
Bằng: Fan Ding, et al.
Được phát hành: (2022-07-01)

RL-CWtrans Net: multimodal swimming coaching driven via robot vision
Bằng: Guanlin Wang
Được phát hành: (2024-08-01)

Improving Student Learning Outcomes Through the TaRL Learning Model on Discussion
Bằng: Miftahunajah Aditiya Pratama
Được phát hành: (2023-11-01)

Implementation of the TaRL Approach to Increase Student Learning Motivation in Physics Learning
Bằng: Melinda Cahya Ningrum Ningrum, et al.
Được phát hành: (2023-05-01)

Model-based RL in ATARI games
Bằng: Akarapu, Bharadwaj
Được phát hành: (2021)

Information asymmetry in KL-regularized RL
Bằng: Galashov, A, et al.
Được phát hành: (2018)

Model-Free RL or Action Sequences?
Bằng: Adam Morris, et al.
Được phát hành: (2019-12-01)

R.L. Moore : mathematician and teacher /
Bằng: 236772 Parker, John
Được phát hành: (2005)

Packet Size-Aware Broadcasting in VANETs With Fuzzy Logic and RL-Based Parameter Adaptation
Bằng: Celimuge Wu, et al.
Được phát hành: (2015-01-01)

RAMBO-RL: robust adversarial model-based offline reinforcement learning
Bằng: Rigter, M, et al.
Được phát hành: (2023)

SpaceRL — A reinforcement learning-based knowledge graph driver
Bằng: Miguel Bermudo, et al.
Được phát hành: (2025-05-01)

FleetRL: Realistic reinforcement learning environments for commercial vehicle fleets
Bằng: Enzo Cording, et al.
Được phát hành: (2024-05-01)