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New estimator advances quantile distributional reinforcement learning accuracy

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的分位数分布强化学习估计器，旨在准确地近似给定策略下的回报分布。该研究为该估计器建立了非渐近误差界，特别是在 Wasserstein 距离下，并分析了其在各种分位数分辨率下的性能。研究结果表明，在某些条件下，该估计器可以同时在所有分辨率下实现根号n高概率界，同时还表征了精确的局部渐近极小极大风险。 AI

影响 推进了强化学习的理论理解，有可能改善智能体在复杂环境中的决策能力。

排序理由 关于强化学习理论进展的学术论文。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zijie Cheng, Zhihua Zhang ·

    面向分位数分布强化学习的近乎极小极大速率

    arXiv:2610.29595v1 Announce Type: cross Abstract: In this paper, we study quantile distributional policy evaluation, where the return distribution under a given policy is approximated by the quantile Bellman fixed point $\bm\eta_m$. We investigate the statistical accuracy of esti…

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