强化学习非渐近统计理论专著发布

Yuxin Chen、Yuejie Chi、Jianqing Fan、Gen Li、Yuting Wei 和 Yuling Yan 发布了一部研究强化学习非渐近统计理论的专著，系统分析有限样本条件下强化学习的数据效率、样本复杂度与算法最优性。专著以表格型马尔可夫决策过程为基础，涵盖生成模型、在线强化学习和离线强化学习三种数据获取机制，以及基于模型和无模型两类算法路径。 专著重点研究 minimax 最优算法设计和常用算法的统计性质，并进一步讨论鲁棒强化学习、多智能体强化学习、联邦强化学习及人类反馈强化学习，覆盖从基础理论到多个扩展研究方向。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。