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BAMDP塑形：内在动机与奖励塑形的统一理论框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了马尔可夫决策过程在强化学习中的作用，研究了与强化学习相关的成本，开发了新的估计器，并提出了安全强化学习研究方法和规划算法。
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关键要点
- 马尔可夫决策过程在强化学习中起关键作用。
- 研究了与强化学习相关的多种成本。
- 研究了策略评估的样本复杂度。
- 开发了一种具有实例特定误差界限的新估计器。
- 在在线遗憾最小化设置下，提供了基于奖励的常量和基于潜力的奖励塑形技术的理论解释。
- 提出了一种安全强化学习研究方法，建立了重置效率的量化概念。
- 开发了一个能够计算出帕累托最优随机策略的规划算法，针对具有多个奖励函数的决策过程。
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