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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600字，阅读约需2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，利用核岭回归预测期望价值函数的有效性。提出了一种乐观的无遗憾算法，并在核函数假设下建立了新的性能保证，推导出新的置信区间，以支持核基预测在强化学习中的应用。
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关键要点
- 本研究探讨了在无限期平均奖励强化学习中，利用核岭回归预测期望价值函数的有效性。
- 提出了一种乐观的无遗憾算法，并在核函数假设下建立了新的性能保证。
- 研究推导出新的置信区间，以支持核基预测在强化学习中的应用。
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