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线性二次自适应控制的多任务表示学习的遗憾分析

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内容提要

学习是强大工具，多任务表示学习中的遗憾数量级为O(根号(T/H))或O(根号(d_u d_theta) 根号(T) + T^(3/4)/H^(1/5))。多个代理的好处通过与单任务遗憾比较可见。在困难探索中，共享表示可减少特定任务参数数量。

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标签

共享表示 多个代理 多任务 多任务表示学习 学习 遗憾数量级
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