转移前瞻强化学习的计算难度边界
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转移前瞻强化学习的计算难度边界
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AI 综述
Corentin Pla、Hugo Richard、Marc Abeille、Nadav Merlis、Vianney Perchet发布研究，指出转移前瞻强化学习的最优规划在一步前瞻时可用线性规划在多项式时间内求解；前瞻步数达到两步及以上时，问题则为 NP-hard。 该设定允许智能体在行动前观察执行任意长度为 ℓ 的动作序列后将到达的状态，研究由此划定了这一规划问题从可高效求解到 NP-hard 的边界。
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最新进展10月28日 12:00
带转移前瞻的强化学习的计算难度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine Learning带转移前瞻的强化学习的计算难度
研究表明，带转移前瞻的强化学习在一步前瞻（ℓ=1）时可通过新的线性规划形式在多项式时间内求解最优规划，但当ℓ≥2时问题变为NP-hard。该设定允许智能体在行动前观察执行任意ℓ个动作序列后将访问的状态，结果划定了规划问题从可处理到难处理的边界。
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