Learning from Sparse Offline Datasets via Conservative Density Estimation
The author proposes Conservative Density Estimation (CDE) as a novel training algorithm to address challenges in offline reinforcement learning, achieving state-of-the-art performance on the D4RL benchmark by overcoming limitations of existing approaches.
Score Regularized Policy Optimization: Efficient Diffusion Behavior Modeling for Offline RL
Efficiently optimize policies using diffusion behavior modeling in offline RL.
Challenges of Offline Reinforcement Learning with Diverse Data
The key factor impacting the performance of offline reinforcement learning algorithms on diverse data is the scale of the network architecture.
Uncertainty-aware Distributional Offline Reinforcement Learning Study
Proposing a novel uncertainty-aware distributional offline RL method to address epistemic uncertainty and environmental stochasticity simultaneously.
Mutual Information Regularized Offline Reinforcement Learning: A Novel Framework
Die MISA-Plattform bietet eine innovative Lösung für das Offline-Reinforcement-Learning durch direkte Regularisierung der Policy-Verbesserung und -Bewertung mithilfe der gegenseitigen Information zwischen Zuständen und Aktionen im Datensatz.
Testen der Stationarität und Erkennung von Änderungspunkten im Reinforcement Learning
Entwicklung eines Modells zur Testung der Stationarität des optimalen Q-Werts und Erkennung von Änderungspunkten in nicht-stationären Umgebungen.
SCOPE-RL: Python Library for Offline Reinforcement Learning and Off-Policy Evaluation
SCOPE-RL integriert Offline-RL und OPE nahtlos für umfassende Implementierungen.
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