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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1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了强化学习中的新方法，研究如何在没有显式访问马尔可夫决策过程（MDP）状态的情况下，利用历史互动模型进行学习。提出了改进的后悔边界和状态聚合误差界限，并介绍了基于特征聚合的政策迭代方法及其与深度强化学习的关系。此外，提出了新的算法以解决连续状态和动作空间中的无悔学习问题，推动了无悔强化学习的可行性和学习能力。
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关键要点
- 本文研究了一种强化学习设置，学习者没有显式访问底层马尔可夫决策过程（MDP）的状态，而是通过历史互动模型进行学习。
- 改进了已知的后悔边界，并对不包含MDP表示的模型进行了概括。
- 提出了基于特征聚合的政策迭代方法，强调其与深度强化学习的关系。
- 提出了新的算法以解决连续状态和动作空间中的无悔学习问题，推动了无悔强化学习的可行性和学习能力。
- 引入了$u-$平滑性这一新结构性假设，并提出了两种算法以最小化后悔，分析了它们的性能。
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延伸问答
什么是线性马尔可夫决策过程（MDP）？
线性马尔可夫决策过程（MDP）是一种强化学习模型，其中转移概率和奖励函数是关于特征映射的线性函数。
本文提出了哪些新算法来解决无悔学习问题？
本文提出了两种算法，分别是Legendre-Eleanor和Legendre-LSVI，用于在$u-$平滑MDPs中最小化后悔。
如何通过历史互动模型进行学习？
学习者通过访问将过去互动映射到状态的多个模型，而不是显式访问底层MDP的状态来进行学习。
特征聚合在强化学习中有什么重要性？
特征聚合可以减少状态空间的复杂性，并通过提供更有效的特征来提高策略改进的效率。
什么是$u-$平滑性假设？
$u-$平滑性是一种新的结构性假设，概括了多种已提出的设置，旨在解决连续状态和动作空间中的无悔学习问题。
本文对后悔边界做了哪些改进？
本文改进了已知的后悔边界，并对不包含MDP表示的模型进行了概括，提供了更好的理论支持。
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