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Generalization in Monitored Markov Decision Processes (Mon-MDPs)
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 研究发现，过度泛化可能导致奖励错误推断的问题。
- 为了解决奖励错误推断问题，提出了一种基于奖励不确定性的谨慎策略优化方法。
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