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揭秘线性MDP和新颖的动态聚合框架
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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
本文提出了一种新的$u-$平滑性假设，以解决强化学习中的无后悔保证问题。提出了两种算法：Legendre-Eleanor和Legendre-LSVI，前者在弱假设下实现无后悔但效率较低，后者适用于小规模问题且运行时间为多项式级别。分析表明，这些算法在后悔性能上达到了最佳保证。
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关键要点
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提出了一种新的$u-$平滑性假设，以解决强化学习中的无后悔保证问题。
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介绍了两种算法：Legendre-Eleanor和Legendre-LSVI。
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Legendre-Eleanor在较弱假设下实现无后悔，但计算效率较低。
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Legendre-LSVI适用于小规模问题，运行时间为多项式级别。
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分析表明，这些算法在后悔性能上达到了最佳保证。
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