Core Concepts
Developing Pareto-optimal estimation and policy learning to identify the most effective treatment that maximizes total reward from both short-term and long-term effects.
Abstract
この論文は、短期および長期の効果から総報酬を最大化する最も効果的な治療を特定するためのパレート最適推定とポリシー学習に焦点を当てています。複数のタスク間の最適バランスを学ぶために、パレート最適推定(POE)とパレート最適ポリシー学習(POPL)から成る新しいアルゴリズムを導入しています。これらの手法は、合成データセットと実世界データセットでの結果において優れた性能を示しています。
Stats
POEは連続パレートモジュールと表現バランスを組み合わせたアルゴリズムです。
POPLは異なる治療レベルに関連付けられた短期および長期の結果を導出します。
Quotes
"Results on both the synthetic and real-world datasets demonstrate the superiority of our method."
"In this paper, we systematically investigate these issues and introduce a Pareto-Efficient algorithm."