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置信序列

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6月25日
09:36
09:36官方账号arXiv cs.AI@Konstantin Kueffner, Tobias Meggendorfer, Maximilian Weininger, Patrick Wienhöft
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。
论文置信序列Markov决策过程统计模型检验在线模型检验样本效率

推荐理由: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。
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