ترجمه فارسی مقاله همگرایی آخرین تکرار سیاست های پارامتری کلی در MDP های محدود

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Last-Iterate Convergence of General Parameterized Policies in Constrained MDPs
عنوان مقاله به فارسی همگرایی آخرین تکرار سیاست های پارامتری کلی در MDP های محدود
نویسندگان Washim Uddin Mondal, Vaneet Aggarwal
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 22
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 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

We consider the problem of learning a Constrained Markov Decision Process (CMDP) via general parameterization. Our proposed Primal-Dual based Regularized Accelerated Natural Policy Gradient (PDR-ANPG) algorithm uses entropy and quadratic regularizers to reach this goal. For a parameterized policy class with transferred compatibility approximation error, $ε_{\mathrm{bias}}$, PDR-ANPG achieves a last-iterate $ε$ optimality gap and $ε$ constraint violation (up to some additive factor of $ε_{\mathrm{bias}}$) with a sample complexity of $\tilde{\mathcal{O}}(ε^{-2}\min\{ε^{-2},ε_{\mathrm{bias}}^{-\frac{1}{3}}\})$. If the class is incomplete ($ε_{\mathrm{bias}}>0$), then the sample complexity reduces to $\tilde{\mathcal{O}}(ε^{-2})$ for $ε<(ε_{\mathrm{bias}})^{\frac{1}{6}}$. Moreover, for complete policies with $ε_{\mathrm{bias}}=0$, our algorithm achieves a last-iterate $ε$ optimality gap and $ε$ constraint violation with $\tilde{\mathcal{O}}(ε^{-4})$ sample complexity. It is a significant improvement of the state-of-the-art last-iterate guarantees of general parameterized CMDPs.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ما مشکل یادگیری یک فرآیند تصمیم محدود مارکوف (CMDP) را از طریق پارامترهای عمومی در نظر می گیریم.الگوریتم شیب سیاست طبیعی شتاب طبیعی مبتنی بر دوتایی پیشنهادی ما (PDR-ANPG) از آنتروپی و منظم سازنده های درجه دوم برای رسیدن به این هدف استفاده می کند.برای یک کلاس خط مشی پارامتری با خطای تقریب سازگاری منتقل شده ، $ ε _ {\ Mathrm {bias}} $ ، PDR-ANPG به یک شکاف بهینه and and $ $ آخرین و نقض محدودیت $ ε $ دست پیدا می کند (تا برخی از عوامل افزودنی $ ε_{\ mathrm {bias}} $) با یک پیچیدگی نمونه $ \ tilde {\ mathcal {o}} (ε^{-2} \ min \ {ε^{-2} ، ε _ \ mathrm {bias}}}^{-\ frac {1} {3}} \}) $.اگر کلاس ناقص باشد ($ ε _ {\ mathrm {bias}}> 0 $) ، پس پیچیدگی نمونه به $ \ tilde {\ mathcal {o}} (ε^{-2}) $ برای $ ε <(کاهش می یابد (ε _ {\ mathrm {bias}})^{\ frac {1} {6}} $.علاوه بر این ، برای خط مشی های کامل با $ ε _ {\ mathrm {bias}} = 0 $ ، الگوریتم ما به یک شکاف بهینه and and $ آخرین سواد و نقض محدودیت $ $ با $ \ tilde {\ mathcal {o}} (ε^{-4}) $ پیچیدگی نمونه.این یک پیشرفت چشمگیر از ضمانت های پیشرفته آخرین سواد CMDP های پارامتری عمومی 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.