*NeuralDiffEqn/paper
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(On-going) Neural SDEs for Uncertainty-aware, Offline RL*NeuralDiffEqn/paper 2025. 12. 12. 17:47
아직 꼼꼼하게 다 보지 못함. 보는 中 Continous-time Modeling of Counterfactual Outcomes using Neural CDEs (내가 무척 좋아하는 paper) 는Model-based Offline RL 로도 formulate 할 수 있다. 굳이? 라고 할 수도 있는데..formal 하게 problem 을 define 할 수 있지 않을까? 하는 생각에 굳이 ㅎㅎ 탐구 중이다. 사실.. 이번 학기 RL을 공부해온 최종 목적지가 여기였다.하지만 Model-based & Offline RL에 도달하지 못했다. 시간이 조금 걸릴 것 같다. 차이점은 여기서는 Neural SDE로 dynamics를 modeling한다. Neural CDE가 굉장히 매력있듯이, Neural SD..
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Continuous-Time Modeling of Counterfactual Outcomes Using Neural Controlled Differential Equations*NeuralDiffEqn/paper 2025. 8. 9. 21:58
https://arxiv.org/pdf/2206.08311(ICML 2022)Abstract Estimating counterfactual outcomes over time has the potential to unlock personalized healthcare by assisting decision-makers to answer “what-if” questions. Existing causal inference approaches typically consider regular, discrete-time intervals between observations and treatment decisions and hence are unable to naturally model irregularly sam..
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