论文提出反馈延迟技术解决AMDP遗憾值公开问题
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论文提出反馈延迟技术解决AMDP遗憾值公开问题
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AI 综述
Aarush Kulkarni、Khang Nguyen、William Chang、Yan Dai 四人在 arXiv（2611.17214）发布论文，提出“引入反馈延迟”技术：用未来回合估计当前策略的 Q 函数，并配合 Geometric Resampling with Rejection（GRR）在对抗性 MDP 中同时更新策略。 据论文称，该技术使策略优化算法在表格 AMDP 中以高概率取得 Õ(poly(H)√SAK) 遗憾值，解决了此前的公开问题；在线性 AMDP 中取得 Õ(poly(d,H)√K) 遗憾值，给出首个在 K 上最优的高效算法。
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最新进展11月14日 13:00
引入反馈延迟求解非延迟对抗性 MDP：表格与线性 AMDP 的最优 √S 与 √K 依赖报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AI引入反馈延迟求解非延迟对抗性 MDP：表格与线性 AMDP 的最优 √S 与 √K 依赖
该 arXiv 论文提出“引入反馈延迟”技术，用未来回合估计当前策略的 Q 函数并配合 Geometric Resampling with Rejection（GRR），在对抗性 MDP 中同时更新策略。
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