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脱机强化学习的悲观非线性最小二乘值迭代
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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
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。
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关键要点
- 提出了一种离线强化学习方法——悲观非线性最小二乘值迭代(PNLSVI)。
- PNLSVI用于非线性函数逼近，包含方差加权回归、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。
- 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。
- 该方法在前期研究基础上扩展到更一般的框架。
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