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可证明有效的无限时间平均奖励强化学习与线性函数逼近
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文提出了两种无模型强化学习算法，针对无限时间平均回报的马尔可夫决策过程（MDP）问题。第一种算法在弱通信MDP中简化为折扣回报，遗憾为O(T^(2/3))；第二种算法改进至O(sqrt(T))，但需要更强的遍历条件。这些算法在计算效率和遗憾最小化方面取得了显著进展。
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关键要点
- 本文提出两种无模型强化学习算法，针对无限时间平均回报的马尔可夫决策过程（MDP）问题。
- 第一种算法在弱相互通信的MDP中，将问题简化为折扣回报，遗憾为O(T^(2/3))。
- 第二种算法改进至O(sqrt(T))，但需要更强的遍历条件。
- 第二种算法的结果取代了2019年Abbasi-Yadkori等人提出的在符合人类定义的遍历条件下的O(T^(3/4))遗憾。
- 这些算法在计算效率和遗憾最小化方面取得了显著进展。
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延伸问答
这篇文章提出了哪两种无模型强化学习算法？
文章提出了两种无模型强化学习算法，分别针对无限时间平均回报的马尔可夫决策过程（MDP）问题。第一种算法在弱相互通信的MDP中简化为折扣回报，第二种算法则改进至O(sqrt(T))。
第一种算法的遗憾是多少？
第一种算法在弱相互通信的MDP中，遗憾为O(T^(2/3))。
第二种算法相比于第一种算法有什么改进？
第二种算法将遗憾改进至O(sqrt(T))，但需要更强的遍历条件。
第二种算法的结果取代了哪个研究的结果？
第二种算法的结果取代了2019年Abbasi-Yadkori等人提出的在符合人类定义的遍历条件下的O(T^(3/4))遗憾。
这两种算法在计算效率和遗憾最小化方面有什么进展？
这两种算法在计算效率和遗憾最小化方面取得了显著进展。
第二种算法需要什么样的条件才能实现改进的遗憾？
第二种算法需要更强的遍历条件才能实现O(sqrt(T))的遗憾。
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