Zhishuai Liu

収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• オンライン相互作用を用いた分布ロバストなオフダイナミクス強化学習のサンプル複雑度
  強化学習2025/11/1

  訓練環境と展開環境の動学が異なる状況で、オンライン相互作用のみを用いたロバスト強化学習のサンプル複雑度を解析し、最適な後悔界を達成する効率的アルゴリズムを提案した。

• RCSLの性能を理論的に改善する方法
  オフライン強化学習2025/6/1

  リターン条件付き教師あり学習（RCSL）の性能限界を克服するため、データ内最適リターンを用いるReinforced RCSLを提案し、理論的・実験的に改善を示した。

• 線形混合分布ロバストマルコフ決定過程
  ロバスト強化学習2025/5/1

  遷移が線形混合モデルで表される場合に、混合重みの不確かさを考慮した新しい分布ロバストMDPを提案し、方策学習のサンプル複雑度を理論的に解析した。

• 線形構造を持つfダイバージェンス正則化によるロバストオフライン強化学習
  オフライン強化学習2024/11/1

  遷移ダイナミクスと正則化に潜在的な線形構造を導入したd-矩形線形RRMDPを提案し、fダイバージェンス正則化付きのロバスト正則化悲観的価値反復法(R2PVI)を開発して、理論的な性能保証と実験的な有効性を示した。

• オフダイナミクス強化学習のためのリターン拡張Decision Transformer
  オフライン強化学習2024/10/1

  データが豊富なソースドメインから、データが少ないターゲットドメインへの方策学習を改善するため、Decision Transformer系フレームワークにおいてリターン分布をターゲットに合わせて拡張するREAG手法を提案し、理論的保証とD4RLでの性能向上を示した。