MA-OPS算法实现对抗MDP最优遗憾界
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MA-OPS算法实现对抗MDP最优遗憾界
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AI 综述
针对带随机硬约束、对抗损失的情景式约束MDP，研究者提出MA-OPS算法：结合对Slater边际的乐观搜索与对所选出策略的悲观评估，安全学习具有大可行性边际的策略，在每轮满足约束的同时最小化遗憾，达到Õ(√T/ρ+1/(dρ))的遗憾上界。 研究者同时给出匹配下界，证明遗憾对T、d、ρ的依赖在对数因子内已是最优。
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最新进展10月9日 12:00
面向随机硬约束对抗 MDP 的最优遗憾：MA-OPS 算法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.LG面向随机硬约束对抗 MDP 的最优遗憾：MA-OPS 算法
针对带随机硬约束的对抗损失情景式约束 MDP，研究者提出 MA-OPS 算法，结合对 Slater 边际的乐观搜索与对所选出策略的悲观评估，安全学习具有大可行性边际的策略，从而在每轮满足约束的同时最小化遗憾，达到 Õ(√T/ρ + 1/(dρ)) 的遗憾上界。该工作进一步给出匹配下界，证明遗憾对 T、d、ρ 的依赖在对数因子内已是最优。
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