文件名称:
stats701-winter2021：强化学习理论-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-26
详细说明：欢迎使用STATS 701 WI 2021
这是关于强化学习理论（RL）的特殊主题课程。 我们将从在线算法的遗憾分析，浓度不等式和随机逼近等工具着重于RL算法的设计和分析。 本课程的“核心”将基于有限状态下的在线RL（通常称为“表格”设置）马尔可夫决策过程（MDP），并将以传统的授课方式进行授课（由于COVID-19而完全遥不可及） ）。 本课程的“高级”部分将根据受众的兴趣来选择主题，并且将以更多的讨论为基础。 学生将自愿阅读一篇论文（或一小组相关论文），并在课堂上主持讨论。 高级部分的主题可能包括：
具有函数逼近的RL（从简单的情况（例如线性函数）到更困难的情况（例如深度RL））
连续状态和动作空间（例如，LQR系统[具有二次成本的线性系统]）
离线和非政策评估
RL中的多任务和转移学习
与上述相关的主题（例如，终身学习RL，元学习RL）
分层RL
多智能体RL
我们将使
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