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通过乐观汤普森采样的高效模型基础强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种基于模型的强化学习算法，使用非线性常微分方程描述连续时间动力学。通过校准的概率模型捕捉不确定性，并采用乐观原则进行探索。分析强调了测量选择策略（MSS）在连续时间下的重要性，尤其是在决定何时观察系统时。使用高斯过程建模时，后悔界限为次线性。我们还提出了一种自适应的MSS，能够在更少样本下达到次线性后悔，展示了其在连续时间建模中的优势。
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关键要点
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提出了一种基于模型的强化学习算法，使用非线性常微分方程描述连续时间动力学。
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使用校准的概率模型捕捉不确定性，并采用乐观原则进行探索。
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分析强调了测量选择策略（MSS）在连续时间下的重要性，尤其是在决定何时观察系统时。
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使用高斯过程建模时，后悔界限为次线性。
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提出了一种自适应的MSS，能够在更少样本下达到次线性后悔。
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展示了连续时间建模相对于离散时间建模的优势。
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自适应MSS相对于标准基线的优势得到了验证。
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