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English(EN) Introducing Feedback Delays to Non-Delayed Adversarial MDPs: Optimal $\sqrt S$ and $\sqrt K$ Dependencies in Tabular and Linear AMDPs

新技术解决了对抗性MDP中的开放性问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了一种称为“引入反馈延迟”的新技术，以改进对抗性马尔可夫决策过程（AMDP）中的遗憾最小化。该方法通过在更新策略的同时使用未来回合来估计Q函数，解决了与策略变化和数据相关性相关的挑战。提出的带拒绝的几何重采样（GRR）算法在表格和线性AMDP中分别实现了最优的$\sqrt{S}$和$\sqrt{K}$依赖性，解决了该领域长期存在的开放性问题。 AI

影响 引入了一种新颖的算法技术，可以改善复杂、动态环境中的决策制定。

排序理由 研究论文，详细介绍了针对特定类别马尔可夫决策过程的新算法技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究论文，详细介绍了针对特定类别马尔可夫决策过程的新算法技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    为非延迟对抗性MDP引入延迟：表格和线性AMDP中的最优 $\sqrt S$ 和 $\sqrt K$ 依赖性

    We study regret minimization in episodic Adversarial Markov Decision Processes (AMDPs) with unknown transitions and bandit feedback. In tabular AMDPs with $S$ states, $A$ actions, and horizon $H$, the best known $K$-episode regret is $\tilde O(HS\sqrt{AK})$, whose $\sqrt S$ gap t…

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