KL正则强化学习样本复杂度上界与下界
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KL正则强化学习样本复杂度上界与下界
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AI 综述
Andrew Liu 在 arXiv（2611.13480）发布研究，对含 K 个状态-动作对的折扣 MDP 中的 KL 正则化强化学习给出样本复杂度刻画：plug-in 估计器以 Õ(KH³/(ε·max{ε,β}) + KH) 样本找到每个初始状态都 ε-最优的策略，并证明在 ε ≲ min{H, H²/β} 时该上界不可改进。 论文还给出该估计器 Fisher 加权方差的精确渐近常数，以及自适应采样的最优分配方案；模拟结果与理论速率吻合。
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最新进展11月11日 13:00
KL 正则化强化学习的样本复杂度精确刻画报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIKL 正则化强化学习的样本复杂度精确刻画
一项 arXiv 研究给出了 KL 正则化强化学习的样本复杂度刻画。对于含 K 个状态-动作对的折扣 MDP，plug-in 估计器以 Õ(KH³/(ε·max{ε,β}) + KH) 样本找到每个初始状态都 ε-最优的策略，并证明了在 ε ≲ min{H, H²/β} 时该界不可改进。论文还给出估计器 Fisher 加权方差的精确渐近常数及自适应采样的最优分配方案，模拟结果与理论速率吻合。
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