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Introducing Feedback Delays to Non-Delayed Adversarial MDPs: Optimal $\sqrt S$ and $\sqrt K$ Dependencies in Tabular and Linear AMDPs
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Des chercheurs ont résolu un problème théorique ancien des MDPs adversariaux en obtenant des bornes de regret optimales via l'introduction intentionnelle de délais de feedback.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs développant des systèmes de reinforcement learning en environnements adversariaux avec feedback asynchrone ou retardé.
- Vigilance
- Les résultats sont théoriques avec dépendances polynomiales aux dimensions du problème; l'applicabilité pratique et le surcoût computationnel restent incertains.
- lora
Les patterns derrière cette actualité
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Reinforcement Learning from AI Feedback
- Reinforcement Learning Exploration
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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