Vi presenterar en modulär strategi för att förstärka lärande som använder en Bayesian representation av osäkerheten över modeller. Tillvägagångssättet, BOSS (Best of Sampled Set), driver prospektering genom provtagning flera modeller från den bakre och välja åtgärder optimistiskt. Det utvidgar tidigare arbete genom att ge en regel för att bestämma när man ska ta prover och hur man ska kombinera modellerna. Vi visar att vår algoritm uppnår nästan optimal belöning med hög sannolikhet med ett urval komplexitet som är låg i förhållande till den hastighet med vilken den bakre fördelningen konvergerar under lärande. Vi visar att BOSS presterar ganska gynnsamt jämfört med toppmoderna strategier för förstärkningslärande och illustrerar dess flexibilitet genom att para ihop det med en icke-parametrisk modell som generaliserar mellan stater.
Den bästa av Sampled Set (BOSS) algoritm generaliserar denna idé REF.
A Bayesian Sampling Approach to Exploration in Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}