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自然策略梯度算法对无限时间折扣回报马尔可夫决策过程的参数化泛化的样本复杂度改进
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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
该文提出了一种名为ANPG的学习算法，用于解决无限时间折扣奖励马尔可夫决策过程问题。该算法能够在一般参数化情况下实现O(ε^-2)的样本复杂度和O(ε^-1)的迭代复杂度，相比现有技术改进了样本复杂度。
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关键要点
- 提出了一种名为ANPG的学习算法，解决无限时间折扣奖励马尔可夫决策过程问题。
- ANPG在一般参数化情况下实现了O(ε^-2)的样本复杂度和O(ε^-1)的迭代复杂度。
- ANPG通过一个log(1/ε)因子改进了样本复杂度，相比现有技术。
- ANPG是一个一阶算法，不需要假设重要性采样权重的方差有上界。
- 在无Hessian和无重要性采样算法类别中，ANPG的样本复杂度超过了已知算法的O(ε^-1/2)倍，并与他们的迭代复杂度相匹配。
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