BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-29T00:00:00Z 分布式强化学习的估计与推断 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一个基于非参数 $f$- 分歧球构建的分布不确定性集合的广义经验似然框架，用于随机优化问题的统计推断。该方法能够提供一个有原则的选择分布不确定性区域大小的方法，以实现达到精确覆盖的单侧和双侧置信区间。同时，证明了分布鲁棒的公式具有一致性属性。 🏷️ 标签 分布不确定性 分布式 分布鲁棒 强化学习 经验似然 置信区间 随机优化问题 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
