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基于核函数的平均奖励强化学习函数逼近：一种乐观的无遗憾算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了在无限期平均奖励强化学习中，使用核岭回归预测期望价值函数的问题，提出了一种乐观算法，并建立了无遗憾的性能保证，同时推导出新的置信区间。
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关键要点
- 本研究探讨了无限期平均奖励强化学习中的问题。
- 研究利用核岭回归预测期望价值函数。
- 提出了一种乐观算法。
- 在核函数建模假设下建立了无遗憾的性能保证。
- 推导出了一种新的置信区间，用于核基预测在不同强化学习问题中的应用。
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