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连续状态环境中的条件核模仿学习
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内容提要
该研究探讨了在线学习中使用非参数高斯过程先验的UCRL和后验抽样算法，以解决未知连续状态和动作的马尔可夫决策过程中的后悔问题。研究发现核函数对学习性能有重要影响。
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关键要点
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研究了在线学习中使用非参数高斯过程先验的UCRL和后验抽样算法。
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目标是解决未知连续状态和动作的马尔可夫决策过程中的后悔问题。
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研究发现核函数对学习性能有重要影响。
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通过对核函数诱导的函数的再生核希尔伯特空间进行变异，分析了后悔边界问题。
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强调了转移和奖励函数对学习性能的影响。
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