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基于贝叶斯的在线规划
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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
蒙特卡洛树搜索和神经网络的结合改善了在线规划。提出了一种贝叶斯规划方法，利用神经网络输出的不确定性估计来改善规划。实验证明，在某些环境中，贝叶斯方法更有效。同时调查了不确定性估计方法的准确性和规划收益。
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关键要点
- 蒙特卡洛树搜索和神经网络的结合改善了在线规划。
- 提出了一种贝叶斯规划方法，利用神经网络输出的不确定性估计来改善规划。
- 基于汤普森抽样的搜索算法被提出，并证明了有限时间的贝叶斯后悔上界。
- 提出了适用于树的 Bayes-UCB 方法的变体。
- 实验证明，在某些环境中，贝叶斯方法更有效，尤其是在不确定性估计准确但神经网络输出不准确的情况下。
- 调查了不确定性估计方法的准确性及其对规划收益的影响。
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