Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning in Non-Markovian Environments

論文の概要: Reinforcement Learning in Non-Markovian Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01595v1
Date: Thu, 3 Nov 2022 05:41:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-04 14:37:43.337406
Title: Reinforcement Learning in Non-Markovian Environments
Title（参考訳）: 非マルコフ環境における強化学習
Authors: Siddharth Chandak, Vivek S Borkar, Parth Dodhia
Abstract要約: 本稿では,古典的制御にインスパイアされた関連する定式化を提案する。本稿では、Van Roy氏と共著者による、任意の非マルコフ環境下での強化学習のための新しいパラダイムに従う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2676349883103404
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Following the novel paradigm developed by Van Roy and coauthors for reinforcement learning in arbitrary non-Markovian environments, we propose a related formulation inspired by classical stochastic control that reduces the problem to recursive computation of approximate sufficient statistics.
Abstract（参考訳）: 任意の非マルコフ環境における強化学習のためのファン・ロイと共著者によって開発された新しいパラダイムに従い、古典的確率制御に触発された関連する定式化を提案する。

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