脱机强化学习的悲观非线性最小二乘值迭代
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种用于非线性函数逼近的离线强化学习方法 —— 悲观非线性最小二乘值迭代 (PNLSVI)，它包括方差加权回归、方差估计子程序和基于悲观值迭代的规划阶段。该方法的遗憾界与函数类的复杂性紧密相关，并在针对线性函数逼近的情况下实现极小化的最优实例相关遗憾。在前期研究基础上，扩展到更一般的框架。
该文介绍了一种离线强化学习方法——悲观非线性最小二乘值迭代(PNLSVI)，用于非线性函数逼近。该方法包括方差加权回归、方差估计子程序和基于悲观值迭代的规划阶段。该方法的遗憾界与函数类的复杂性紧密相关，并在针对线性函数逼近的情况下实现极小化的最优实例相关遗憾。
