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马尔可夫决策过程中的几何主动探索：抽象的好处
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种适用于大规模或无限状态空间的基于模型的强化学习算法，通过维护一组与当前体验一致的动态模型，并进行探索和利用阶段，来寻找在状态预测中引起高度分歧的策略。作者证明该算法在实现和最优规划的假设下能够在许多自然设置中得到完美的政策，并提出了使用神经网络的实用近似方法，证明了其在实践中的性能和样本效率。
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关键要点
- 提出了一种适用于大规模或无限状态空间的基于模型的强化学习算法。
- 该算法包括明确的探索和利用阶段，维护一组与当前体验一致的动态模型。
- 通过查找在状态预测之间引起高度分歧的策略来进行探索。
- 利用精细化的模型或在探索过程中收集的体验进行决策。
- 在实现和最优规划的假设下，该算法能够在许多自然设置中得到完美的政策。
- 提出了使用神经网络的实用近似方法，证明了其在实践中的性能和样本效率。
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