Vi anser att problemet med lärande i episodiska ändliga-horisont Markov beslutsprocesser med okänd övergångsfunktion, bandit feedback, och kontradiktoriska förluster. Vi föreslår en effektiv algoritm som uppnår Õ(L-X-2 -A-T ) beklagar med stor sannolikhet, där L är horisonten, -X-är antalet stater,-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Såvitt vi vet är vår algoritm den första som ser till att Õ( ❌ T ) ångrar sig i denna utmanande miljö. Vårt viktigaste tekniska bidrag är att införa en optimistisk förlustskattning som omvänt vägs av en övre beläggning bunden.
REF uppnår ytterligare O(L på grund av skador på miljön) beklagar sig under samma inställning av den okända övergångsmodellen och de kontradiktoriska förlusterna.
Learning Adversarial MDPs with Bandit Feedback and Unknown Transition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}