ترجمه فارسی مقاله آموزش تقویتی با افق بی نهایت کارآمد با میانگین پاداش با تقریب تابع خطی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Provably Efficient Infinite-Horizon Average-Reward Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
عنوان مقاله به فارسی آموزش تقویتی با افق بی نهایت کارآمد با میانگین پاداش با تقریب تابع خطی
نویسندگان Woojin Chae, Dabeen Lee
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 39
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Data Structures and Algorithms,Optimization and Control,یادگیری ماشین , ساختار داده ها و الگوریتم ها , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات Submitted 16 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده 16 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This paper proposes a computationally tractable algorithm for learning infinite-horizon average-reward linear Markov decision processes (MDPs) and linear mixture MDPs under the Bellman optimality condition. While guaranteeing computational efficiency, our algorithm for linear MDPs achieves the best-known regret upper bound of $\widetilde{\mathcal{O}}(d^{3/2}\mathrm{sp}(v^*)\sqrt{T})$ over $T$ time steps where $\mathrm{sp}(v^*)$ is the span of the optimal bias function $v^*$ and $d$ is the dimension of the feature mapping. For linear mixture MDPs, our algorithm attains a regret bound of $\widetilde{\mathcal{O}}(d\cdot\mathrm{sp}(v^*)\sqrt{T})$. The algorithm applies novel techniques to control the covering number of the value function class and the span of optimistic estimators of the value function, which is of independent interest.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله یک الگوریتم محاسباتی قابل ردیابی برای یادگیری فرایندهای تصمیم گیری خطی متوسط ​​مارکوف-هوریزون به طور متوسط ​​(MDP) و MDP های مخلوط خطی تحت شرایط بهینه Bellman ارائه شده است.در حالی که بهره وری محاسباتی را تضمین می کند ، الگوریتم ما برای MDP های خطی به بیشترین پشیمانی شناخته شده از $ \ widetilde {\ mathcal {o}} (d^{3/2} \ mathrm {sp} (v^*) \ sqrt {دست می یابد.t}) $ بیش از $ t $ مراحل زمان که در آن $ \ mathrm {sp} (v^*) $ دهانه عملکرد بهینه تعصب $ v^*$ و $ d $ ابعاد نقشه برداری ویژگی است.برای MDP های مخلوط خطی ، الگوریتم ما با پشیمانی از $ \ widetilde {\ mathcal {o}} (d \ cdot \ mathrm {sp} (v^*) \ sqrt {t}) $.این الگوریتم از تکنیک های جدید برای کنترل تعداد پوشش کلاس عملکرد ارزش و دهانه برآوردگرهای خوش بینانه عملکرد ارزش استفاده می کند ، که مورد علاقه مستقل است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.