KL正则化离线Q学习快速率研究
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KL正则化离线Q学习快速率研究
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报道摘要
研究针对有限时域马尔可夫决策过程的离线 Q-learning，提出 KL 正则化 Q-Learning（KLQ），无需显式悲观主义即可达到 Õ(1/ε) 的样本复杂度，但对 KL 正则化参数和时域存在指数依赖。
摘自 arXiv Artificial Intelligence
最新进展10月15日 12:00
离线 Q-Learning 结合 KL 正则化实现快速收敛率报道时间线
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10月15日
- arXiv Artificial Intelligence离线 Q-Learning 结合 KL 正则化实现快速收敛率
研究针对有限时域马尔可夫决策过程的离线 Q-learning，提出 KL 正则化 Q-Learning（KLQ），无需显式悲观主义即可达到 Õ(1/ε) 的样本复杂度，但对 KL 正则化参数和时域存在指数依赖。
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