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基于后验采样的时态 POMDP 学习算法的遗憾分析
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种增强的反馈模型，可在后见中收集多个额外观察量来实现样本高效学习。该模型适用于两个新的 POMDP 子类：多观察揭示 POMDP 和可区分 POMDP。
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关键要点
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该研究针对部分可观察马尔可夫决策过程的样本效率进行研究。
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提出了一种增强的反馈模型，以实现样本高效学习。
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该模型可以在后见中收集多个额外观察量。
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模型适用于两个新的 POMDP 子类：多观察揭示 POMDP 和可区分 POMDP。
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这两个子类放宽了传统的揭示 POMDP 的要求。
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