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概率演员 - 评论家：利用 PAC-Bayes 不确定性学习探索
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
贝叶斯强化学习提供了解决不确定性决策问题的方法，但在高维状态转移分布中建模不确定性的计算复杂。本文提出了一种无模型方法，通过贝尔曼算子和贝叶斯探索网络来建模不确定性，并通过变分推断建模知识性不确定性。实验结果表明，该方法可以学习到真正的贝叶斯最优策略。
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关键要点
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贝叶斯强化学习提供了解决不确定性决策问题的方法。
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高维状态转移分布中建模不确定性的计算复杂性是主要挑战。
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提出了一种新颖的无模型方法，通过贝尔曼算子建模不确定性。
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引入贝叶斯探索网络 (BEN) 来建模贝尔曼算子中的不确定性。
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通过变分推断来建模知识性不确定性。
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实验结果表明，该方法可以学习到真正的贝叶斯最优策略。
