The paper introduces RS-DisRL for risk-sensitive RL with static LRM and general function approximation. It covers model-based and model-free approaches, providing theoretical guarantees for efficient learning. The work addresses challenges in sample complexity and extends to value function approximation.
Naar een andere taal
vanuit de broninhoud
arxiv.org
Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit
by Yu Chen,Xian... om arxiv.org 02-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.18159.pdfDiepere vragen