BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-13T00:00:00Z Generalization in Monitored Markov Decision Processes (Mon-MDPs) 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨了受监控的马尔可夫决策过程（Mon-MDPs）中不可观察奖励的问题。通过函数逼近方法，智能体能够从可观察奖励的状态泛化到不可观察奖励的环境状态。为了解决过度泛化导致的奖励错误推断，提出了一种基于奖励不确定性的谨慎策略优化方法。 🏷️ 标签 不可观察奖励 函数逼近 奖励推断 策略优化 马尔可夫决策过程 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
