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学习具有未知图内核的正则化图均场博弈
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文介绍了一种用于图形平均场博弈算法的强化学习算法，旨在学习当图形值未知时的正则化纳什均衡。该算法通过邻近策略优化和分布的核嵌入来估计转移核、奖励函数和图形值，并证明了其收敛速度。
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关键要点
- 该文介绍了一种用于图形平均场博弈算法的强化学习算法。
- 算法旨在学习当图形值未知时的正则化纳什均衡。
- 提出了邻近策略优化（GMFG-PPO）算法，收敛速度为O(T^{-1/3})。
- 利用分布的核嵌入设计了高效算法来估计转移核、奖励函数和图形值。
- 推导了智能体位置已知或未知时的收敛速度。
- 提供了GMFG-PPO优化算法和估计算法的组合结果。
- 这些算法是首个专门用于从采样智能体中学习图形值的算法。
- 通过模拟验证了算法的有效性，表明学习未知的图形值能够有效减少可利用性。
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