Near Instance-Optimal PAC Reinforcement Learning for Deterministic MDPs

In probably approximately correct (PAC) reinforcement learning (RL), an agent is required to identify an $\epsilon$-optimal policy with probability $1-\delta$. While minimax optimal algorithms exist for this problem, its instance-dependent complexity remains elusive in episodic Markov decision proce...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Tirinzoni, Andrea, Al-Marjani, Aymen, Kaufmann, Emilie
Format: Artikel
Sprache:eng
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