Verbessertes Algorithmus für adversative lineare Misch-MDPs mit Bandit-Feedback und unbekanntem Übergang

Temel Kavramlar

Verbesserter Algorithmus für adversative lineare Misch-MDPs mit Bandit-Feedback und unbekanntem Übergang.

Özet

Die Studie konzentriert sich auf die Verstärkungslernmethode mit linearer Funktionsapproximation, unbekanntem Übergang und adversativen Verlusten im Bandit-Feedback-Setting.
Es wird ein neuer Algorithmus vorgeschlagen, der mit hoher Wahrscheinlichkeit ein bereuen von e O(d√HS3K + √HSAK) erreicht.
Die Arbeit verbessert streng das bisher beste bekannte Ergebnis von e O(dS2√K + √HSAK).
Die Autoren nutzen eine neue Methode zur Schätzung des Übergangsparameters und führen eine neue selbstnormalisierte Konzentration ein, um nicht unabhängige Geräusche zu handhaben.
Die Studie schließt die Lücke zwischen den oberen und unteren Grenzen und verbessert die Ergebnisse von Zhao et al. (2023a).

İstatistikler

Unser Algorithmus erreicht ein bereuen von e O(d√HS3K + √HSAK).
Das beste bekannte Ergebnis vorher war e O(dS2√K + √HSAK).

Alıntılar

"Unsere Fortschritte sind hauptsächlich auf einen neuen kleinsten quadratischen Schätzer für den Übergangsparameter zurückzuführen, der die Besuchsdaten aller Zustände nutzt, im Gegensatz zu nur einem Zustand in früheren Arbeiten."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Improved Algorithm for Adversarial Linear Mixture MDPs with Bandit Feedback and Unknown Transition

by Long-Fei Li,... : arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04568.pdf

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