BriefGPT - AI 论文速递
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透过部分监督强化学习学习后见可观测部分可解释策略
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于随机模型的方法，几乎确定地保证了强化学习的安全性。通过预测状态表示和再生核希尔伯特空间，对未来的多步观测进行了解析表示，并通过核贝叶斯规则导出了关键操作，可以递归估计未来的观测。建立了多项式样本复杂度，确保了 ε- 次优安全策略保证。
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关键要点
- 探讨部分可观察环境下的安全强化学习问题，旨在实现安全可达性目标。
- 提出了一种基于随机模型的方法，几乎确定地保证了强化学习的安全性。
- 利用预测状态表示和再生核希尔伯特空间，对未来的多步观测进行了解析表示。
- 通过核贝叶斯规则导出了关键操作，可以递归估计未来的观测。
- 在假设观测和动作空间无限大的情况下，建立了多项式样本复杂度。
- 确保了 ε- 次优安全策略保证。
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