Bayesianska strategier ger en principiell lösning på utforskningsexploateringens kompromiss i fråga om förstärkningsinlärning. Typiska metoder antar dock antingen en fullt observerbar miljö eller en dålig skala. Detta arbete introducerar Factored Bayes-Adaptive POMDP-modellen, ett ramverk som kan utnyttja den underliggande strukturen samtidigt som man lär sig dynamiken i delvis observerbara system. Vi presenterar också en tro spårning metod för att approximera den gemensamma bakre över tillstånd och modellvariabler, och en anpassning av Monte-Carlo Tree Sök lösningsmetod, som tillsammans kan lösa det underliggande problemet nästan optimalt. Vår metod kan lära sig effektivt med tanke på en känd faktorisering eller också lära sig faktoriseringen och modellparametrarna på samma gång. Vi visar att detta tillvägagångssätt kan överträffa nuvarande metoder och ta itu med problem som tidigare varit ogenomförbara.
I arbetet med REF införs en Factored Bayes-Adaptive POMDP-modell genom att man utnyttjar den underliggande strukturen för vissa specifika områden.
Bayesian Reinforcement Learning in Factored POMDPs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}