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Apr, 2020
基于核的强化学习：有限时间分析
Regret Bounds for Kernel-Based Reinforcement Learning
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Omar Darwiche Domingues, Pierre Ménard, Matteo Pirotta, Emilie Kaufmann, Michal Valko
TL;DR
本文提出了一种基于核变量的乐观算法Kernel-UCBVI，以及使用平滑核估计MDP奖励和转移的方法，以在探索和开发之间有效平衡，从而解决了有限时间内强化学习中的探索与开发困境。在连续MDP应用中，本文通过实验验证了该方法。
Abstract
We consider the
exploration-exploitation dilemma
in finite-horizon
reinforcement learning
problems whose state-action space is endowed with a
met
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