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编程问答

【重磅整理】提前看287篇ICLR-2021 深度强化学习领域论文得分汇总列表

發布時間:2024/3/7 编程问答 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【重磅整理】提前看287篇ICLR-2021 深度强化学习领域论文得分汇总列表 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

深度強化學習實驗室

來源:ICLR2021

編輯:DeepRL

[1]. What Matters for On-Policy Deep Actor-Critic Methods? A Large-Scale Study

平均得分: 8

得分: ['7', '9', '9', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=nIAxjsniDzg

[2]. Invariant Representations for Reinforcement Learning without Reconstruction

平均得分: 7.67

得分: ['9', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=-2FCwDKRREu

[3]. Winning the L2RPN Challenge: Power Grid Management via Semi-Markov Afterstate Actor-Critic

平均得分: 7.5

得分: ['7', '9', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=LmUJqB1Cz8

[4]. Deep symbolic regression: Recovering mathematical expressions from data via risk-seeking policy gradients

平均得分: 7.5

得分: ['9', '5', '8', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=m5Qsh0kBQG

[5]. Parrot: Data-Driven Behavioral Priors for Reinforcement Learning

平均得分: 7.5

得分: ['8', '7', '6', '9']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Ysuv-WOFeKR

[6]. Evolving Reinforcement Learning Algorithms

平均得分: 7.33

得分: ['9', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=0XXpJ4OtjW

[7]. Global optimality of softmax policy gradient with single hidden layer neural networks in the mean-field regime

平均得分: 7

得分: ['7', '7', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=bB2drc7DPuB

[8]. Single-Timescale Actor-Critic Provably Finds Globally Optimal Policy

平均得分: 7

得分: ['8', '8', '7', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=pqZV_srUVmK

[9]. UPDeT: Universal Multi-agent RL via Policy Decoupling with Transformers

平均得分: 7

得分: ['7', '9', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=v9c7hr9ADKx

[10]. Regularized Inverse Reinforcement Learning

平均得分: 6.8

得分: ['6', '6', '7', '8', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=HgLO8yalfwc

[11]. Randomized Ensembled Double Q-Learning: Learning Fast Without a Model

平均得分: 6.75

得分: ['6', '7', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=AY8zfZm0tDd

[12]. Deployment-Efficient Reinforcement Learning via Model-Based Offline Optimization

平均得分: 6.75

得分: ['8', '7', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=3hGNqpI4WS

[13]. Image Augmentation Is All You Need: Regularizing Deep Reinforcement Learning from Pixels

平均得分: 6.75

得分: ['7', '6', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=GY6-6sTvGaf

[14]. Support-set bottlenecks for video-text representation learning

平均得分: 6.75

得分: ['6', '9', '7', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=EqoXe2zmhrh

[15]. A Sharp Analysis of Model-based Reinforcement Learning with Self-Play

平均得分: 6.75

得分: ['4', '7', '8', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=9Y7_c5ZAd5i

[16]. RODE: Learning Roles to Decompose Multi-Agent Tasks

平均得分: 6.67

得分: ['8', '6', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=TTUVg6vkNjK

[17]. Text Generation by Learning from Off-Policy Demonstrations

平均得分: 6.6

得分: ['7', '7', '7', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=RovX-uQ1Hua

[18]. Robust Reinforcement Learning on State Observations with Learned Optimal Adversary

平均得分: 6.5

得分: ['5', '7', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=sCZbhBvqQaU

[19]. Self-supervised Visual Reinforcement Learning with Object-centric Representations

平均得分: 6.5

得分: ['7', '6', '4', '9']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=xppLmXCbOw1

[20]. On Effective Parallelization of Monte Carlo Tree Search

平均得分: 6.5

得分: ['6', '6', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=_FXqMj7T0QQ

[21]. Non-asymptotic Confidence Intervals of Off-policy Evaluation: ?Primal and Dual Bounds

平均得分: 6.5

得分: ['6', '5', '8', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=dKg5D1Z1Lm

[22]. Efficient Transformers in Reinforcement Learning using Actor-Learner Distillation

平均得分: 6.5

得分: ['5', '6', '7', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=uR9LaO_QxF

[23]. Ask Your Humans: Using Human Instructions to Improve Generalization in Reinforcement Learning

平均得分: 6.5

得分: ['8', '7', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Y87Ri-GNHYu

[24]. SMiRL: Surprise Minimizing Reinforcement Learning in Unstable Environments

平均得分: 6.5

得分: ['5', '6', '8', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=cPZOyoDloxl

[25]. Model-Based Visual Planning with Self-Supervised Functional Distances

平均得分: 6.5

得分: ['7', '6', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=UcoXdfrORC

[26]. Learning-based Support Estimation in Sublinear Time

平均得分: 6.5

得分: ['7', '4', '8', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=tilovEHA3YS

[27]. DOP: Off-Policy Multi-Agent Decomposed Policy Gradients

平均得分: 6.5

得分: ['7', '3', '9', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=6FqKiVAdI3Y

[28]. Correcting experience replay for multi-agent communication

平均得分: 6.5

得分: ['4', '6', '8', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=xvxPuCkCNPO

[29]. Risk-Averse Offline Reinforcement Learning

平均得分: 6.4

得分: ['6', '8', '5', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=TBIzh9b5eaz

[30]. Learning Value Functions in Deep Policy Gradients using Residual Variance

平均得分: 6.33

得分: ['8', '7', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=NX1He-aFO_F

[31]. Contrastive Explanations for Reinforcement Learning via Embedded Self Predictions

平均得分: 6.33

得分: ['4', '8', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Ud3DSz72nYR

[32]. PODS: Policy Optimization via Differentiable Simulation

平均得分: 6.33

得分: ['9', '4', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=4f04RAhMUo6

[33]. Transient Non-stationarity and Generalisation in Deep Reinforcement Learning

平均得分: 6.25

得分: ['7', '5', '5', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Qun8fv4qSby

[34]. Improving Learning to Branch via Reinforcement Learning

平均得分: 6.25

得分: ['7', '7', '8', '3']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=M_KwRsbhi5e

[35]. Mastering Atari with Discrete World Models

平均得分: 6.25

得分: ['4', '7', '10', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=0oabwyZbOu

[36]. Data-Efficient Reinforcement Learning with Self-Predictive Representations

平均得分: 6.25

得分: ['6', '5', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=uCQfPZwRaUu

[37]. Local Information Opponent Modelling Using Variational Autoencoders

平均得分: 6.25

得分: ['8', '7', '4', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=xF5r3dVeaEl

[38]. Contrastive Behavioral Similarity Embeddings for Generalization in Reinforcement Learning

平均得分: 6.25

得分: ['6', '6', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=qda7-sVg84

[39]. Efficient Reinforcement Learning in Factored MDPs with Application to Constrained RL

平均得分: 6.25

得分: ['7', '5', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=fmtSg8591Q

[40]. Batch Reinforcement Learning Through Continuation Method

平均得分: 6.25

得分: ['6', '9', '6', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=po-DLlBuAuz

[41]. Optimistic Exploration with Backward Bootstrapped Bonus for Deep Reinforcement Learning

平均得分: 6.2

得分: ['7', '6', '7', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=QxQkG-gIKJM

[42]. Optimism in Reinforcement Learning with Generalized Linear Function Approximation

平均得分: 6

得分: ['6', '7', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=CBmJwzneppz

[43]. Adversarially Guided Actor-Critic

平均得分: 6

得分: ['5', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=_mQp5cr_iNy

[44]. QTRAN++: Improved Value Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

平均得分: 6

得分: ['7', '6', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=TlS3LBoDj3Z

[45]. Policy Optimization in Zero-Sum Markov Games: Fictitious Self-Play Provably Attains Nash Equilibria

平均得分: 6

得分: ['6', '5', '8', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=c3MWGN_cTf

[46]. Optimistic Policy Optimization with General Function Approximations

平均得分: 6

得分: ['7', '7', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=JydXRRDoDTv

[47]. Multi-Agent Collaboration via Reward Attribution Decomposition

平均得分: 6

得分: ['5', '6', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=GVNGAaY2Dr1

[48]. Efficient Wasserstein Natural Gradients for Reinforcement Learning

平均得分: 6

得分: ['5', '8', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=OHgnfSrn2jv

[49]. Density Constrained Reinforcement Learning

平均得分: 6

得分: ['7', '6', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=jMc7DlflrMC

[50]. Representation Balancing Offline Model-based Reinforcement Learning

平均得分: 6

得分: ['5', '6', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=QpNz8r_Ri2Y

[51]. Decoupling Representation Learning from Reinforcement Learning

平均得分: 6

得分: ['7', '5', '4', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=_SKUm2AJpvN

[52]. Model-based micro-data reinforcement learning: what are the crucial model properties and which model to choose?

平均得分: 5.8

得分: ['7', '7', '6', '5', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=p5uylG94S68

[53]. Model-based Asynchronous Hyperparameter and Neural Architecture Search

平均得分: 5.8

得分: ['7', '5', '6', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=a2rFihIU7i

[54]. DeepAveragers: Offline Reinforcement Learning By Solving Derived Non-Parametric MDPs

平均得分: 5.8

得分: ['5', '7', '5', '7', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=eMP1j9efXtX

[55]. Uncertainty Weighted Offline Reinforcement Learning

平均得分: 5.8

得分: ['8', '6', '5', '6', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=7hMenh--8g

[56]. Optimizing Memory Placement using Evolutionary Graph Reinforcement Learning

平均得分: 5.75

得分: ['5', '7', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=-6vS_4Kfz0

[57]. Parameter-based Value Functions

平均得分: 5.75

得分: ['3', '7', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=tV6oBfuyLTQ

[58]. Sample-Efficient Automated Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.75

得分: ['7', '5', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=hSjxQ3B7GWq

[59]. Causal Inference Q-Network: Toward Resilient Reinforcement Learning

平均得分: 5.75

得分: ['4', '6', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=PvVbsAmxdlZ

[60]. SACoD: Sensor Algorithm Co-Design Towards Efficient CNN-powered Intelligent PhlatCam

平均得分: 5.75

得分: ['6', '6', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=jQUf0TmN-oT

[61]. Learn Goal-Conditioned Policy with Intrinsic Motivation for Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.75

得分: ['6', '7', '5', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=MmcywoW7PbJ

[62]. Benchmarks for Deep Off-Policy Evaluation

平均得分: 5.75

得分: ['7', '6', '4', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=kWSeGEeHvF8

[63]. Shortest-Path Constrained Reinforcement Learning for Sparse Reward Tasks

平均得分: 5.75

得分: ['6', '5', '6', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Y-Wl1l0Va-

[64]. Exploring Zero-Shot Emergent Communication in Embodied Multi-Agent Populations

平均得分: 5.75

得分: ['6', '4', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Fblk4_Fd7ao

[65]. Randomized Entity-wise Factorization for Multi-Agent Reinforcement Learning

平均得分: 5.75

得分: ['5', '5', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=szUsQ3NcQwV

[66]. Learning Robust State Abstractions for Hidden-Parameter Block MDPs

平均得分: 5.75

得分: ['5', '6', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=fmOOI2a3tQP

[67]. Adapting to Reward Progressivity via Spectral Reinforcement Learning

平均得分: 5.75

得分: ['5', '7', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=dyjPVUc2KB

[68]. Accelerating Safe Reinforcement Learning with Constraint-mismatched Policies

平均得分: 5.75

得分: ['5', '6', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=M3NDrHEGyyO

[69]. Off-Dynamics Reinforcement Learning: Training for Transfer with Domain Classifiers

平均得分: 5.75

得分: ['5', '6', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=eqBwg3AcIAK

[70]. Meta-Reinforcement Learning With Informed Policy Regularization

平均得分: 5.75

得分: ['6', '5', '6', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=pTZ6EgZtzDU

[71]. Hierarchical Reinforcement Learning by Discovering Intrinsic Options

平均得分: 5.75

得分: ['4', '4', '7', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=r-gPPHEjpmw

[72]. Multi-Agent Trust Region Learning

平均得分: 5.75

得分: ['4', '8', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=eHG7asK_v-k

[73]. Unity of Opposites: SelfNorm and CrossNorm for Model Robustness

平均得分: 5.75

得分: ['5', '7', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Oj2hGyJwhwX

[74]. The Advantage Regret-Matching Actor-Critic

平均得分: 5.67

得分: ['5', '6', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=YMsbeG6FqBU

[75]. Differentiable Trust Region Layers for Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.67

得分: ['7', '4', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=qYZD-AO1Vn

[76]. Linear Representation Meta-Reinforcement Learning for Instant Adaptation

平均得分: 5.67

得分: ['5', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=lNrtNGkr-vw

[77]. Symmetry-Aware Actor-Critic for 3D Molecular Design

平均得分: 5.67

得分: ['6', '4', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=jEYKjPE1xYN

[78]. The Importance of Pessimism in Fixed-Dataset Policy Optimization

平均得分: 5.67

得分: ['5', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=E3Ys6a1NTGT

[79]. Understanding and Leveraging Causal Relations in Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.67

得分: ['5', '6', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=30I4Azqc_oP

[80]. Efficient Fully-Offline Meta-Reinforcement Learning via Distance Metric Learning and Behavior Regularization

平均得分: 5.67

得分: ['7', '5', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=8cpHIfgY4Dj

[81]. Grounding Language to Entities for Generalization in Reinforcement Learning

平均得分: 5.6

得分: ['6', '7', '6', '5', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=udbMZR1cKE6

[82]. Large Batch Simulation for Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.6

得分: ['7', '6', '6', '5', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=cP5IcoAkfKa

[83]. Deep Reinforcement Learning For Wireless Scheduling with Multiclass Services

平均得分: 5.5

得分: ['3', '7', '7', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=UiLl8yjh57

[84]. Monotonic Robust Policy Optimization with Model Discrepancy

平均得分: 5.5

得分: ['7', '6', '5', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=kdm4Lm9rgB

[85]. Truly Deterministic Policy Optimization

平均得分: 5.5

得分: ['5', '6', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=BntruCi1uvF

[86]. Distributional Reinforcement Learning for Risk-Sensitive Policies

平均得分: 5.5

得分: ['5', '7', '5', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=19drPzGV691

[87]. Bounded Myopic Adversaries for Deep Reinforcement Learning Agents

平均得分: 5.5

得分: ['5', '6', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Ew0zR07CYRd

[88]. Decoupling Exploration and Exploitation for Meta-Reinforcement Learning without Sacrifices

平均得分: 5.5

得分: ['7', '6', '4', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=rSwTMomgCz

[89]. Discovering Diverse Multi-Agent Strategic Behavior via Reward Randomization

平均得分: 5.5

得分: ['5', '7', '5', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=lvRTC669EY_

[90]. Blending MPC & Value Function Approximation for Efficient Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['5', '5', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=RqCC_00Bg7V

[91]. A Policy Gradient Algorithm for Learning to Learn in Multiagent Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['6', '5', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=zdrls6LIX4W

[92]. The act of remembering: A study in partially observable reinforcement learning

平均得分: 5.5

得分: ['6', '7', '6', '3']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=uFkGzn9RId8

[93]. Random Coordinate Langevin Monte Carlo

平均得分: 5.5

得分: ['7', '7', '4', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=lbc44k2jgnX

[94]. Provable Rich Observation Reinforcement Learning with Combinatorial Latent States

平均得分: 5.5

得分: ['4', '6', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=hx1IXFHAw7R

[95]. Automatic Data Augmentation for Generalization in Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['6', '7', '3', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=9l9WD4ahJgs

[96]. Reinforcement Learning with Random Delays

平均得分: 5.5

得分: ['3', '6', '5', '8']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=QFYnKlBJYR

[97]. On Proximal Policy Optimization's Heavy-Tailed Gradients

平均得分: 5.5

得分: ['6', '5', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=cYek5NoXNiX

[98]. A Primal Approach to Constrained Policy Optimization: Global Optimality and Finite-Time Analysis

平均得分: 5.5

得分: ['7', '5', '5', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=rI3RMgDkZqJ

[99]. Regularization Matters in Policy Optimization - An Empirical Study on Continuous Control

平均得分: 5.5

得分: ['4', '6', '5', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=yr1mzrH3IC

[100]. Divide-and-Conquer Monte Carlo Tree Search

平均得分: 5.5

得分: ['8', '5', '4', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Nj8EIrSu5O

[101]. Status-Quo Policy Gradient in Multi-agent Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['4', '5', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=76M3pxkqRl

[102]. QPLEX: Duplex Dueling Multi-Agent Q-Learning

平均得分: 5.5

得分: ['4', '5', '6', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=Rcmk0xxIQV

[103]. A Reduction Approach to Constrained Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['6', '7', '5', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=fV4vvs1J5iM

[104]. Compute- and Memory-Efficient Reinforcement Learning with Latent Experience Replay

平均得分: 5.5

得分: ['7', '4', '5', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=J7bUsLCb0zf

[105]. On Trade-offs of Image Prediction in Visual Model-Based Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['5', '3', '7', '7']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=mewtfP6YZ7

[106]. Towards Understanding Linear Value Decomposition in Cooperative Multi-Agent Q-Learning

平均得分: 5.5

得分: ['5', '7', '5', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=VMtftZqMruq

[107]. Average Reward Reinforcement Learning with Monotonic Policy Improvement

平均得分: 5.5

得分: ['6', '4', '6', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=lo7GKwmakFZ

[108]. FactoredRL: Leveraging Factored Graphs for Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['5', '6', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=wE-3ly4eT5G

[109]. Implicit Under-Parameterization Inhibits Data-Efficient Deep Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['4', '7', '6', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=O9bnihsFfXU

[110]. Scalable Bayesian Inverse Reinforcement Learning by Auto-Encoding Reward

平均得分: 5.5

得分: ['4', '5', '7', '6']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=4qR3coiNaIv

[111]. Model-Based Offline Planning

平均得分: 5.5

得分: ['6', '4', '8', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=OMNB1G5xzd4

[112]. BRAC+: Going Deeper with Behavior Regularized Offline Reinforcement Learning

平均得分: 5.5

得分: ['4', '6', '7', '5']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=bMCfFepJXM

[113]. Learning to Share in Multi-Agent Reinforcement Learning

平均得分: 5.4

得分: ['4', '4', '8', '8', '3']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=awnQ2qTLSwn

[114]. Explicit Pareto Front Optimization for Constrained Reinforcement Learning

平均得分: 5.33

得分: ['6', '6', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=pOHW7EwFbo9

[115]. Guided Exploration with Proximal Policy Optimization using a Single Demonstration

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[116]. Unsupervised Active Pre-Training for Reinforcement Learning

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[117]. RECONNAISSANCE FOR REINFORCEMENT LEARNING WITH SAFETY CONSTRAINTS

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[118]. Daylight: Assessing Generalization Skills of Deep Reinforcement Learning Agents

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[119]. Diversity Actor-Critic: Sample-Aware Entropy Regularization for Sample-Efficient Exploration

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[120]. OPAL: Offline Primitive Discovery for Accelerating Offline Reinforcement Learning

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[121]. A REINFORCEMENT LEARNING FRAMEWORK FOR TIME DEPENDENT CAUSAL EFFECTS EVALUATION IN A/B TESTING

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[122]. PettingZoo: Gym for Multi-Agent Reinforcement Learning

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[123]. Hippocampal representations emerge when training recurrent neural networks on a memory dependent maze navigation task

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[124]. Data-efficient Hindsight Off-policy Option Learning

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[125]. Attacking Few-Shot Classifiers with Adversarial Support Sets

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[126]. Coverage as a Principle for Discovering Transferable Behavior in Reinforcement Learning

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[127]. Reinforcement Learning for Control with Probabilistic Stability Guarantee

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[128]. Efficient Reinforcement Learning in Resource Allocation Problems Through Permutation Invariant Multi-task Learning

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[129]. Meta-Reinforcement Learning Robust to Distributional Shift via Model Identification and Experience Relabeling

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[130]. Solving Compositional Reinforcement Learning Problems via Task Reduction

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[131]. Emergent Road Rules In Multi-Agent Driving Environments

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[132]. EMaQ: Expected-Max Q-Learning Operator for Simple Yet Effective Offline and Online RL

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[133]. Double Q-learning: New Analysis and Sharper Finite-time Bound

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[134]. Safety Verification of Model Based Reinforcement Learning Controllers

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[135]. D3C: Reducing the Price of Anarchy in Multi-Agent Learning

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[136]. Near-Optimal Regret Bounds for Model-Free RL in Non-Stationary Episodic MDPs

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[137]. Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning: Intention Sharing

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[138]. On the role of planning in model-based deep reinforcement learning

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[139]. Reinforcement Learning with Latent Flow

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[140]. Iterative Amortized Policy Optimization

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[141]. Unsupervised Task Clustering for Multi-Task Reinforcement Learning

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[142]. Adaptive Multi-model Fusion Learning for Sparse-Reward Reinforcement Learning

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[143]. ERMAS: Learning Policies Robust to Reality Gaps in Multi-Agent Simulations

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[144]. A Distributional Perspective on Actor-Critic Framework

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[145]. Robust Reinforcement Learning using Adversarial Populations

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[146]. The Compact Support Neural Network

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[147]. RMIX: Risk-Sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning

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[148]. Meta-Model-Based Meta-Policy Optimization

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[149]. Decentralized Deterministic Multi-Agent Reinforcement Learning

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[150]. Transfer among Agents: An Efficient Multiagent Transfer Learning Framework

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[151]. Gradient-based tuning of Hamiltonian Monte Carlo hyperparameters

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[152]. Combining Imitation and Reinforcement Learning with Free Energy Principle

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[153]. Ordering-Based Causal Discovery with Reinforcement Learning

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[154]. Universal Value Density Estimation for Imitation Learning and Goal-Conditioned Reinforcement Learning

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[155]. The Emergence of Individuality in Multi-Agent Reinforcement Learning

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[156]. Explore with Dynamic Map: Graph Structured Reinforcement Learning

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[157]. Offline Meta-Reinforcement Learning with Advantage Weighting

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[158]. Deep Q-Learning with Low Switching Cost

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[159]. AWAC: Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Datasets

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[160]. A Strong On-Policy Competitor To PPO

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[161]. Control-Aware Representations for Model-based Reinforcement Learning

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[162]. Formal Language Constrained Markov Decision Processes

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[163]. Multi-Agent Imitation Learning with Copulas

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[164]. Projected Latent Markov Chain Monte Carlo: Conditional Sampling of Normalizing Flows

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[165]. Efficient Competitive Self-Play Policy Optimization

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[166]. Offline Model-Based Optimization via Normalized Maximum Likelihood Estimation

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[167]. Beyond Prioritized Replay: Sampling States in Model-Based RL via Simulated Priorities

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[168]. Action Guidance: Getting the Best of Sparse Rewards and Shaped Rewards for Real-time Strategy Games

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[169]. What About Taking Policy as Input of Value Function: Policy-extended Value Function Approximator

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[170]. Optimizing Information Bottleneck in Reinforcement Learning: A Stein Variational Approach

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[171]. On the Estimation Bias in Double Q-Learning

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[172]. Entropic Risk-Sensitive Reinforcement Learning: A Meta Regret Framework with Function Approximation

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[173]. Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

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[174]. Policy Gradient with Expected Quadratic Utility Maximization: A New Mean-Variance Approach in Reinforcement Learning

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[175]. D2RL: Deep Dense Architectures in Reinforcement Learning

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[176]. Intention Propagation for ?Multi-agent Reinforcement Learning

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[177]. SIM-GAN: Adversarial Calibration of Multi-Agent Market Simulators.

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[178]. Preventing Value Function Collapse in Ensemble ?Q-Learning by Maximizing Representation Diversity

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[179]. REPAINT: Knowledge Transfer in Deep Actor-Critic Reinforcement Learning

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[180]. Mixture of Step Returns in Bootstrapped DQN

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[181]. PAC-Bayesian Randomized Value Function with Informative Prior

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[182]. Learning Safe Multi-agent Control with Decentralized Neural Barrier Certificates

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[183]. Maximum Reward Formulation In Reinforcement Learning

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[184]. Model-Free Counterfactual Credit Assignment

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[185]. Plan-Based Asymptotically Equivalent Reward Shaping

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[186]. Design-Bench: Benchmarks for Data-Driven Offline Model-Based Optimization

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[187]. Regioned Episodic Reinforcement Learning

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[188]. Reinforcement Learning with Bayesian Classifiers: Efficient Skill Learning from Outcome Examples

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[189]. Provably More Efficient Q-Learning in the One-Sided-Feedback/Full-Feedback Settings

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[190]. Systematic Evaluation of Causal Discovery in Visual Model Based Reinforcement Learning

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[191]. Safe Reinforcement Learning with Natural Language Constraints

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[192]. ReaPER: Improving Sample Efficiency in Model-Based Latent Imagination

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[193]. Coordinated Multi-Agent Exploration Using Shared Goals

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[194]. Measuring and mitigating interference in reinforcement learning

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[195]. Hamiltonian Q-Learning: Leveraging Importance-sampling for Data Efficient RL

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[196]. A Maximum Mutual Information Framework for Multi-Agent Reinforcement Learning

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[197]. Non-decreasing Quantile Function Network with Efficient Exploration for Distributional Reinforcement Learning

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[198]. Constrained Reinforcement Learning With Learned Constraints

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[199]. Efficient Exploration for Model-based Reinforcement Learning with Continuous States and Actions

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[200]. Error Controlled Actor-Critic Method to Reinforcement Learning

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[201]. Cross-State Self-Constraint for Feature Generalization in Deep Reinforcement Learning

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[202]. Safety Aware Reinforcement Learning (SARL)

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[203]. UneVEn: Universal Value Exploration for Multi-Agent Reinforcement Learning

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[204]. Interpretable Reinforcement Learning With Neural Symbolic Logic

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[205]. Network Reusability Analysis for Multi-Joint Robot Reinforcement Learning

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[206]. Factored Action Spaces in Deep Reinforcement Learning

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[207]. Genetic Soft Updates for Policy Evolution in Deep Reinforcement Learning

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[208]. The Skill-Action Architecture: Learning Abstract Action Embeddings for Reinforcement Learning

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[209]. Learning Intrinsic Symbolic Rewards in Reinforcement Learning

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[210]. Robust Offline Reinforcement Learning from Low-Quality Data

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[211]. Adaptive Learning Rates for Multi-Agent Reinforcement Learning

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[212]. Revisiting Parameter Sharing in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

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[213]. Addressing Distribution Shift in Online Reinforcement Learning with Offline Datasets

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[214]. TOMA: Topological Map Abstraction for Reinforcement Learning

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[215]. Multi-agent Policy Optimization with Approximatively Synchronous Advantage Estimation

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[216]. Why Convolutional Networks Learn Oriented Bandpass Filters: Theory and Empirical Support

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[217]. Self-Activating Neural Ensembles for Continual Reinforcement Learning

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[218]. Approximating Pareto Frontier through Bayesian-optimization-directed Robust Multi-objective Reinforcement Learning

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[219]. Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation

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[220]. CDT: Cascading Decision Trees for Explainable Reinforcement Learning

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[221]. PGPS : Coupling Policy Gradient with Population-based Search

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[222]. CAT-SAC: Soft Actor-Critic with Curiosity-Aware Entropy Temperature

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[223]. Learning to Observe with Reinforcement Learning

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[224]. Probabilistic Mixture-of-Experts for Efficient Deep Reinforcement Learning

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[225]. Visual Imitation with Reinforcement Learning using Recurrent Siamese Networks

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[226]. Lyapunov Barrier Policy Optimization

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[227]. A Deeper Look at Discounting Mismatch in Actor-Critic Algorithms

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[228]. Cross-Modal Domain Adaptation for Reinforcement Learning

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[229]. L2E: Learning to Exploit Your Opponent

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[230]. MQES: Max-Q Entropy Search for Efficient Exploration in Continuous Reinforcement Learning

平均得分: 4.4

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論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=98ntbCuqf4i

[231]. Robust Multi-Agent Reinforcement Learning Driven by Correlated Equilibrium

平均得分: 4.4

得分: ['5', '4', '3', '6', '4']

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[232]. R-LAtte: Attention Module for Visual Control via Reinforcement Learning

平均得分: 4.33

得分: ['4', '4', '5']

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[233]. Multi-agent Deep FBSDE Representation For Large Scale ?Stochastic Differential Games

平均得分: 4.33

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[234]. Aspect-based Sentiment Classification via Reinforcement Learning

平均得分: 4.33

得分: ['5', '5', '3']

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[235]. Refine and Imitate: Reducing Repetition and Inconsistency in Dialogue Generation via Reinforcement Learning and Human Demonstration

平均得分: 4.33

得分: ['3', '6', '4']

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[236]. An Examination of Preference-based Reinforcement Learning for Treatment Recommendation

平均得分: 4.33

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[237]. Adaptive Dataset Sampling by Deep Policy Gradient

平均得分: 4.33

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[238]. Convergence Proof for Actor-Critic Methods Applied to PPO and RUDDER

平均得分: 4.25

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[239]. Q-Value Weighted Regression: Reinforcement Learning with Limited Data

平均得分: 4.25

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[240]. ScheduleNet: Learn to Solve MinMax mTSP Using Reinforcement Learning with Delayed Reward

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[241]. Benchmarking Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Algorithms

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[242]. Reinforcement Learning for Sparse-Reward Object-Interaction Tasks in First-person Simulated 3D Environments

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[243]. Model-Free Energy Distance for Pruning DNNs

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[244]. D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning

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[245]. Exploring Transferability of Perturbations in Deep Reinforcement Learning

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[246]. Alpha-DAG: a reinforcement learning based algorithm to learn Directed Acyclic Graphs

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[247]. Visual Explanation using Attention Mechanism in Actor-Critic-based Deep Reinforcement Learning

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[248]. Knapsack Pruning with Inner Distillation

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[249]. Reinforcement Learning for Flexibility Design Problems

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[250]. Model-based Navigation in Environments with Novel Layouts Using Abstract $2$-D Maps

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[251]. Model-Based Robust Deep Learning: Generalizing to Natural, Out-of-Distribution Data

平均得分: 4.25

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[252]. Structure and randomness in planning and reinforcement learning

平均得分: 4.2

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[253]. Trust, but verify: model-based exploration in sparse reward environments

平均得分: 4

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[254]. Play to Grade: Grading Interactive Coding Games as Classifying Markov Decision Process

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[255]. Graph Convolutional Value Decomposition in Multi-Agent Reinforcement Learning

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[256]. Regret Bounds and Reinforcement Learning Exploration of EXP-based Algorithms

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[257]. MDP Playground: Controlling Dimensions of Hardness in Reinforcement Learning

平均得分: 4

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[258]. Intrinsically Guided Exploration in Meta Reinforcement Learning

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[259]. Adaptive N-step Bootstrapping with Off-policy Data

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[260]. FORK: A FORward-looKing Actor for Model-Free Reinforcement Learning

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[261]. Measuring Progress in Deep Reinforcement Learning Sample Efficiency

平均得分: 4

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[262]. Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Policy Reinforcement Learning

平均得分: 4

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[263]. Joint State-Action Embedding for Efficient Reinforcement Learning

平均得分: 3.8

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[264]. Deep Reinforcement Learning for Optimal Stopping with Application in Financial Engineering

平均得分: 3.75

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[265]. Playing Atari with Capsule Networks: A systematic comparison of CNN and CapsNets-based agents.

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[266]. Robust Constrained Reinforcement Learning for Continuous Control with Model Misspecification

平均得分: 3.75

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[267]. Decorrelated Double Q-learning

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[268]. Learning to Dynamically Select Between Reward Shaping Signals

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[269]. Empirically Verifying Hypotheses Using Reinforcement Learning

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[270]. Self-Supervised Continuous Control without Policy Gradient

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[271]. Dynamic Relational Inference in Multi-Agent Trajectories

平均得分: 3.75

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[272]. Greedy Multi-Step Off-Policy Reinforcement Learning

平均得分: 3.75

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[273]. Addressing Extrapolation Error in Deep Offline Reinforcement Learning

平均得分: 3.67

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[274]. Offline Policy Optimization with Variance Regularization

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[275]. Fine-Tuning Offline Reinforcement Learning with Model-Based Policy Optimization

平均得分: 3.6

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[276]. Learning to communicate through imagination with model-based deep multi-agent reinforcement learning

平均得分: 3.5

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[277]. A Robust Fuel Optimization Strategy For Hybrid Electric Vehicles: A Deep Reinforcement Learning Based Continuous Time Design Approach

平均得分: 3.5

得分: ['3', '5', '4', '2']

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[278]. Deep Reinforcement Learning With Adaptive Combined Critics

平均得分: 3.5

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[279]. FSV: Learning to Factorize Soft Value Function for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

平均得分: 3.4

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[280]. Success-Rate Targeted Reinforcement Learning by Disorientation Penalty

平均得分: 3.25

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[281]. Explainable Reinforcement Learning Through Goal-Based Explanations

平均得分: 3.25

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[282]. Hierarchical Meta Reinforcement Learning for Multi-Task Environments

平均得分: 3.25

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[283]. Interpretable Meta-Reinforcement Learning with Actor-Critic Method

平均得分: 3.2

得分: ['4', '3', '4', '2', '3']

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[284]. Reinforcement Learning Based Asymmetrical DNN Modularization for Optimal Loading

平均得分: 3

得分: ['3', '2', '3', '4']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=_qJXkf347k

[285]. Stochastic Inverse Reinforcement Learning

平均得分: 2.8

得分: ['2', '2', '4', '3', '3']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=l3gNU1KStIC

[286]. Using Deep Reinforcement Learning to Train and Evaluate Instructional Sequencing Policies for an Intelligent Tutoring System

平均得分: 2.67

得分: ['2', '4', '2']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=eIPsmKwTrIe

[287]. Guiding Representation Learning in Deep Generative Models with Policy Gradients

平均得分: 2.5

得分: ['2', '4', '3', '1']

論文鏈接: https://openreview.net/forum?id=sgNhTKrZjaT

總結1:周志華 || AI領域如何做研究-寫高水平論文

總結2:全網首發最全深度強化學習資料(永更)

總結3:??《強化學習導論》代碼/習題答案大全

總結4:30+個必知的《人工智能》會議清單

總結52019年-57篇深度強化學習文章匯總

總結6:? ?萬字總結 || 強化學習之路

總結7:萬字總結 || 多智能體強化學習(MARL)大總結

總結8:深度強化學習理論、模型及編碼調參技巧

第85篇:279頁總結"基于模型的強化學習方法"

第84篇:阿里強化學習領域研究助理/實習生招聘

第83篇:180篇NIPS2020頂會強化學習論文

第82篇:強化學習需要批歸一化(Batch Norm)嗎?

第81篇:《綜述》多智能體強化學習算法理論研究

第80篇:強化學習《獎勵函數設計》詳細解讀

第79篇:?諾亞方舟開源高性能強化學習庫“刑天”

第78篇:強化學習如何tradeoff"探索"和"利用"?

第77篇:深度強化學習工程師/研究員面試指南

第76篇:DAI2020 自動駕駛挑戰賽(強化學習)

第75篇:Distributional Soft Actor-Critic算法

第74篇:【中文公益公開課】RLChina2020

第73篇:Tensorflow2.0實現29種深度強化學習算法

第72篇:【萬字長文】解決強化學習"稀疏獎勵"

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第70篇:DeepMind發布"離線強化學習基準“

第69篇:深度強化學習【Seaborn】繪圖方法

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第63篇:華為諾亞方舟招聘 || 強化學習研究實習生

第62篇:ICLR2020- 106篇深度強化學習頂會論文

第61篇:David Sliver 親自講解AlphaGo、Zero

第60篇:滴滴主辦強化學習挑戰賽:KDD Cup-2020

第59篇:Agent57在所有經典Atari 游戲中吊打人類

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第55篇:內推 || ?阿里2020年強化學習實習生招聘

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第53篇:TRPO/PPO提出者John Schulman談科研

第52篇:《強化學習》可復現性和穩健性,如何解決?

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第49篇:DeepMind發布強化學習庫 RLax

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第42篇:深度強化學習入門到精通資料綜述

第41篇:頂會征稿 || ?ICAPS2020:?DeepRL

第40篇:實習生招聘 || 華為諾亞方舟實驗室

第39篇:滴滴實習生|| 深度強化學習方向

第38篇:AAAI-2020 || 52篇深度強化學習論文

第37篇:Call For Papers# IJCNN2020-DeepRL

第36篇:復現"深度強化學習"論文的經驗之談

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第33篇:DeepMind-102頁深度強化學習PPT

第32篇:騰訊AI Lab強化學習招聘(正式/實習)

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第30篇:強化學習的三種范例

第29篇:框架ES-MAML:進化策略的元學習方法

第28篇:138頁“策略優化”PPT--Pieter Abbeel

第27篇:遷移學習在強化學習中的應用及最新進展

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第25篇:10項【深度強化學習】賽事匯總

第24篇:DRL實驗中到底需要多少個隨機種子?

第23篇:142頁"ICML會議"強化學習筆記

第22篇:通過深度強化學習實現通用量子控制

第21篇:《深度強化學習》面試題匯總

第20篇:《深度強化學習》招聘匯總(13家企業)

第19篇:解決反饋稀疏問題之HER原理與代碼實現

第18篇:"DeepRacer" —頂級深度強化學習挑戰賽

第17篇:AI Paper | 幾個實用工具推薦

第16篇:AI領域:如何做優秀研究并寫高水平論文?

第15篇:DeepMind開源三大新框架!

第14篇:61篇NIPS2019DeepRL論文及部分解讀

第13篇:OpenSpiel(28種DRL環境+24種DRL算法)

第12篇:模塊化和快速原型設計Huskarl DRL框架

第11篇:DRL在Unity自行車環境中配置與實踐

第10篇:解讀72篇DeepMind深度強化學習論文

第9篇:《AutoML》:一份自動化調參的指導

第8篇:ReinforceJS庫(動態展示DP、TD、DQN)

第7篇:10年NIPS頂會DRL論文(100多篇)匯總

第6篇:ICML2019-深度強化學習文章匯總

第5篇:深度強化學習在阿里巴巴的技術演進

第4篇:深度強化學習十大原則

第3篇:“超參數”自動化設置方法---DeepHyper

第2篇:深度強化學習的加速方法

第1篇:深入淺出解讀"多巴胺(Dopamine)論文"、環境配置和實例分析

第14期論文:??2020-02-10(8篇)

第13期論文:2020-1-21(共7篇)

第12期論文:2020-1-10(Pieter Abbeel一篇,共6篇)

第11期論文:2019-12-19(3篇,一篇OpennAI)

第10期論文:2019-12-13(8篇)

第9期論文:2019-12-3(3篇)

第8期論文:2019-11-18(5篇)

第7期論文:2019-11-15(6篇)

第6期論文:2019-11-08(2篇)

第5期論文:2019-11-07(5篇,一篇DeepMind發表)

第4期論文:2019-11-05(4篇)

第3期論文:2019-11-04(6篇)

第2期論文:2019-11-03(3篇)

第1期論文:2019-11-02(5篇)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【重磅整理】提前看287篇ICLR-2021 深度强化学习领域论文得分汇总列表的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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