精选理由
这篇论文用置信序列代替传统联合界方法，让MDP采样效率平均提升50倍，做在线统计模型检验的人可以看看。
本文提出用于Markov决策过程（MDP）在线统计模型检验的置信序列方法。传统方法依赖已知转移概率或通过子优采样策略，而新方法利用在线置信序列避免了经典的联合界（union-bound）风格。作者实现了所有方法并证明其比先前最先进技术平均减少50倍样本量。实验表明，新方法在保证统计保证的同时显著提升采样效率。
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本文提出用于Markov决策过程（MDP）在线统计模型检验的置信序列方法。传统方法依赖已知转移概率或通过子优采样策略，而新方法利用在线置信序列避免了经典的联合界（union-bound）风格。作者实现了所有方法并证明其比先前最先进技术平均减少50倍样本量。实验表明，新方法在保证统计保证的同时显著提升采样效率。
Markov decision processes (MDPs) are a classic model of decision making under uncertainty, exhibiting both non-deterministic choice as well as probabilistic uncertainty. Traditionally, exact knowledge of the underlying p…