Bayesiskt modellbaserat förstärkande lärande är en formellt elegant metod för att lära sig optimalt beteende under modellosäkerhet, handel utanför prospektering och exploatering på ett idealiskt sätt. Tyvärr, att hitta den resulterande Bayes-optimal politik är notoriskt beskattande, eftersom sökområdet blir enorm. I detta papper introducerar vi en dragbar, provbaserad metod för ungefärlig Bayesoptimal planering som utnyttjar Monte-Carlo trädsökning. Vår strategi överträffade tidigare Bayesian modellbaserade RL algoritmer med en betydande marginal på flera välkända benchmark problem -eftersom det undviker dyra tillämpningar av Bayes regel inom sökträdet genom latizy provtagningsmodeller från den nuvarande övertygelsen. Vi illustrerar fördelarna med vårt tillvägagångssätt genom att visa att det fungerar i ett oändligt tillstånd rymdområde som är kvalitativt utom räckhåll för nästan allt tidigare arbete i Bayesian utforskning.
BAMCP REF föreslog en dragbar provbaserad metod för ungefärlig Bayes-optimal planering med rot och lat provtagning över parametrarna i statsmodellen.
Efficient Bayes-Adaptive Reinforcement Learning using Sample-Based Search
{'venue': '(2012) Advances in Neural Information Processing Systems 25, pages 1034-1042', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}