ICML-2022 | 强化学习论文清单（附链接）

news2024/10/7 14:27:50

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第39届国际机器学习会议（International Conference on Machine Learning, ICML 2022）于北京时间7月17日至7月23日，在美国马里兰州巴尔的摩市以线上线下结合的方式举办。

本文列举了会议主题与强化学习（Reinforcement Learning, RL）有关的论文：

  • [1]. EAT-C: Environment-Adversarial sub-Task Curriculum for Efficient Reinforcement Learning.
  • [2]. Optimizing Sequential Experimental Design with Deep Reinforcement Learning.
  • [3]. Interactive Inverse Reinforcement Learning for Cooperative Games.
  • [4]. Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency.
  • [5]. Stabilizing Off-Policy Deep Reinforcement Learning from Pixels.
  • [6]. Human-in-the-loop: Provably Efficient Preference-based Reinforcement Learning with General Function Approximation.
  • [7]. Adversarially Trained Actor Critic for Offline Reinforcement Learning.
  • [8]. Balancing Sample Efficiency and Suboptimality in Inverse Reinforcement Learning.
  • [9]. Guarantees for Epsilon-Greedy Reinforcement Learning with Function Approximation.
  • [10]. DreamerPro: Reconstruction-Free Model-Based Reinforcement Learning with Prototypical Representations.
  • [11]. Branching Reinforcement Learning.
  • [12]. Provable Reinforcement Learning with a Short-Term Memory.
  • [13]. DRIBO: Robust Deep Reinforcement Learning via Multi-View Information Bottleneck.
  • [14]. Cascaded Gaps: Towards Logarithmic Regret for Risk-Sensitive Reinforcement Learning.
  • [15]. Fast Population-Based Reinforcement Learning on a Single Machine.
  • [16]. Revisiting Some Common Practices in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning.
  • [17]. Blocks Assemble! Learning to Assemble with Large-Scale Structured Reinforcement Learning.
  • [18]. Retrieval-Augmented Reinforcement Learning.
  • [19]. The State of Sparse Training in Deep Reinforcement Learning.
  • [20]. Learning Pseudometric-based Action Representations for Offline Reinforcement Learning.
  • [21]. Leveraging Approximate Symbolic Models for Reinforcement Learning via Skill Diversity.
  • [22]. Provably Efficient Offline Reinforcement Learning for Partially Observable Markov Decision Processes.
  • [23]. Off-Policy Reinforcement Learning with Delayed Rewards.
  • [24]. Bisimulation Makes Analogies in Goal-Conditioned Reinforcement Learning.
  • [25]. Nearly Minimax Optimal Reinforcement Learning with Linear Function Approximation.
  • [26]. On the Role of Discount Factor in Offline Reinforcement Learning.
  • [27]. MASER: Multi-Agent Reinforcement Learning with Subgoals Generated from Experience Replay Buffer.
  • [28]. Federated Reinforcement Learning: Linear Speedup Under Markovian Sampling.
  • [29]. Curriculum Reinforcement Learning via Constrained Optimal Transport.
  • [30]. Showing Your Offline Reinforcement Learning Work: Online Evaluation Budget Matters.
  • [31]. Goal Misgeneralization in Deep Reinforcement Learning.
  • [32]. Scalable Deep Reinforcement Learning Algorithms for Mean Field Games.
  • [33]. Phasic Self-Imitative Reduction for Sparse-Reward Goal-Conditioned Reinforcement Learning.
  • [34]. Deconfounded Value Decomposition for Multi-Agent Reinforcement Learning.
  • [35]. PMIC: Improving Multi-Agent Reinforcement Learning with Progressive Mutual Information Collaboration.
  • [36]. Delayed Reinforcement Learning by Imitation.
  • [37]. Constrained Variational Policy Optimization for Safe Reinforcement Learning.
  • [38]. Welfare Maximization in Competitive Equilibrium: Reinforcement Learning for Markov Exchange Economy.
  • [39]. Learning Dynamics and Generalization in Deep Reinforcement Learning.
  • [40]. Pessimism meets VCG: Learning Dynamic Mechanism Design via Offline Reinforcement Learning.
  • [41]. On Improving Model-Free Algorithms for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning.
  • [42]. Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning.
  • [43]. A Simple Reward-free Approach to Constrained Reinforcement Learning.
  • [44]. EqR: Equivariant Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning.
  • [45]. The Primacy Bias in Deep Reinforcement Learning.
  • [46]. History Compression via Language Models in Reinforcement Learning.
  • [47]. Plan Better Amid Conservatism: Offline Multi-Agent Reinforcement Learning with Actor Rectification.

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