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TOOL · CL_93859 · Jun 16 · 04:00

新的Q学习算法提供细粒度的遗憾界限

研究人员开发了新的Q学习算法，可在片段式表格马尔可夫决策过程中提供更精确的遗憾界限。这些进展通过提供细粒度的、依赖于间隙的遗憾保证，解决了现有方法的局限性。该研究引入了一个新颖的分析框架，并提出了新的算法ULCB-Hoeffding和改进的AMB，它们展示了改进的性能和理论严谨性。