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模型驱动增强学习中可靠学习动力学的多步损失函数
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于模型的强化学习算法，使用非线性常微分方程来表示连续时间动力学。研究表明，在连续时间下，测量选择策略的重要性显现出来。作者提出了一种自适应的、数据依赖的实际测量选择策略，能够在明显更少的样本下达到次线性的后悔。
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关键要点
- 介绍了一种基于模型的强化学习算法，使用非线性常微分方程表示连续时间动力学。
- 使用校准良好的概率模型捕捉认识不确定性，并利用乐观原则进行探索。
- 在连续时间下，测量选择策略的重要性显现，需要决定如何探索和何时观察底层系统。
- 使用高斯过程建模常见的测量选择策略时，后悔界限是次线性的。
- 提出了一种自适应的、数据依赖的实际测量选择策略，能够在更少样本下达到次线性的后悔。
- 展示了连续时间建模相对于离散时间建模的优势，以及自适应测量选择策略相对于标准基线的优势。
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