ICML强化学习文章分类

序号	文章	关键词	大概意思
61	Reinforcement Learning with General Utilities: Simpler Variance Reduction and Large State-Action Space	General Utilities, PG	介绍了一种梯度下降方法，用于General Utilities，就是目标函数是state-action pair distribution的非线性函数
62	Trajectory-Aware Eligibility Traces for Off-Policy Reinforcement Learning	off-policy, Important sampling	介绍了一种用于离线学习的重要性采样算法RBIS，将trace表示为了一个t的函数，而不是IS ratio的乘积
63	Semi-Offline Reinforcement Learning for Optimized Text Generation	semi-offline, LLM	介绍了一种训练语言模型的半离线强化学习方法，即利用模型的训练数据，只需要模型推理一步
64	StriderNet: A Graph Reinforcement Learning Approach to Optimize Atomic Structures on Rough Energy Landscapes	GNN, Atomic structes, RL应用	使用强化学习对原子结构进行优化，使用了一个GNN提取原子结构的特征
65	Reinforcement Learning Can Be More Efficient with Multiple Rewards	-
66	LESSON: Learning to Integrate Exploration Strategies for Reinforcement Learning via an Option Framework	-
67	Flipping Coins to Estimate Pseudocounts for Exploration in Reinforcement Learning	Exploration	使用一个网络估计trajectory中的每一步是否访问该状态，并计算出一个对应的探索获得的bonus
68	Interactive Object Placement with Reinforcement Learning	-
69	Oracles and Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning	Stackelberg Equilibria, 博弈论, RL应用	介绍了一种框架，用来实现多个代理的Stackelberg均衡问题
70	Non-stationary Reinforcement Learning under General Function Approximation	Non-stationary	介绍了一种用于不稳定环境的强化学习算法SW-OPEA，在筛选策略集函数时使用了基于滑动窗口和置信度的条件
71	Multi-task Hierarchical Adversarial Inverse Reinforcement Learning	IL, IRL，Muti-task	介绍了一种分层的模仿学习算法MH-AIRL，对AIRL算法进行了改进，可以用于多任务中
72	Local Optimization Achieves Global Optimality in Multi-Agent Reinforcement Learning	Multi-Agent	提出了一种用于多代理任务的PPO算法，按照一定顺序对代理进行更新，在更新时之前代理的动作作为条件。
73	Entity Divider with Language Grounding in Multi-Agent Reinforcement Learning	Muti-Agent, LLM	介绍了一个多代理强化学习框架EnDi，通过对代理需要交互的实体进行划分，避免子目标冲突，提高了泛化能力
74	Parallel $Q$-Learning: Scaling Off-policy Reinforcement Learning under Massively Parallel Simulation	Parallel	介绍了一种并行的强化学习算法PQL，基于DDQN扩展，并行的更新Q函数和策略。
75	Simple Embodied Language Learning as a Byproduct of Meta-Reinforcement Learning	-
76	Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination	LLM	介绍了一个强化学习框架instructRL，使用人类的指令对Q函数进行修正，改进了Q-learning和PPO，提升了人机协调能力
77	Representation-Driven Reinforcement Learning	Exploration	介绍了一种强化学习框架ReRL，通过把策略的参数表示为一个用于探索的数值，将探索问题转为表示问题
78	Efficient Online Reinforcement Learning with Offline Data	offline	介绍了一种新的框架RLPD，通过混合离线数据和在线数据，添加LayerNorm等方法对离线数据进行利用
79	Reinforcement Learning with History Dependent Dynamic Contexts	Non-stationary	介绍了一种动态的马尔科夫决策过程DCMDP，采用特征映射来获取历史向量，以及一种采用最大似然法求解特征映射的方法LDC-UCB，以及一种基于模型的方法DCZero
80	Improved Regret for Efficient Online Reinforcement Learning with Linear Function Approximation	Exploration, adversarial cost	介绍了一种基于最小二乘法的强化学习算法PO-LSBE，用于鼓励在可变损失环境中的进行探索。