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English(EN) Generalized Linear Markov Decision Process

新框架推进马尔可夫决策过程在强化学习中的应用 · 跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的arXiv论文介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的先进框架，MDP是强化学习中的一个关键工具。第一篇论文GRASP-MDP通过分离奖励和转移动力学来解决离线强化学习中的挑战，允许使用广义线性模型进行奖励，并更好地利用仅转移的观测。第二篇论文侧重于鲁棒平均奖励MDP，建立了极小极大最优学习界限，并提出了考虑模型不确定性的即插即用约简程序，实现了依赖于状态-动作空间和不确定性水平的样本复杂度率。 AI

影响 强化学习框架的这些进步可能导致在复杂、不确定的环境中做出更鲁棒、更有效的决策。

排序理由 在arXiv上发表的两篇学术论文，介绍了马尔可夫决策过程的新理论框架。

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在arXiv上发表的两篇学术论文，介绍了马尔可夫决策过程的新理论框架。
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报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Sinian Zhang, Kaicheng Zhang, Ziping Xu, Zongqi Xia, Jue Hou, Tianxi Cai, Doudou Zhou ·

    广义线性马尔可夫决策过程

    arXiv:2506.00818v2 Announce Type: replace Abstract: Offline reinforcement learning for longitudinal studies often faces two linked challenges: rewards may be binary or bounded, and reward observations may be available only for a subset of trajectories or time points even when the…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yuepeng Yang, Yuxin Chen, Yuejie Chi ·

    鲁棒平均奖励马尔可夫决策过程：通过即插即用归约实现极小极大最优学习

    arXiv:2608.06545v1 Announce Type: cross Abstract: Distributionally robust Markov decision processes provide a principled framework for sequential decision making under model uncertainty. We study how many samples are necessary and sufficient to learn an $\varepsilon$-optimal robu…

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