BriefGPT - AI 论文速递
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一种针对无限时域平均奖励线性马尔可夫决策过程的计算高效算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型价值迭代方法，旨在提高线性马尔可夫决策过程的计算效率。通过计算访问状态集的价值函数最小值，显著提升了效率，同时保持了遗憾界限不变。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型价值迭代方法。
- 该方法旨在提高线性马尔可夫决策过程的计算效率。
- 通过计算访问状态集的价值函数最小值，显著提升了效率。
- 保持了与以往方法相同的遗憾界限。
- 该工作有助于在广泛的状态空间中有效应用强化学习。
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