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entropic risk measures

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  1. RESEARCH · CL_39995 ·

    新研究推动优化与强化学习理论发展

    研究人员开发了用于优化机器学习中决策过程的新理论框架。一篇论文介绍了基于后悔的贝叶斯优化停止准则，确保解以高概率在指定的ε-最优性范围内。另一项研究侧重于多项逻辑MDP的强化学习，提出了一种具有改进的最小极大最优后悔界限的算法。第三篇论文解决了折扣MDP中的风险敏感强化学习问题，在递归熵风险度量下提供了学习最优策略的样本复杂度界限。