Fugu-MT 論文翻訳(概要): Minimizing the Outage Probability in a Markov Decision Process

論文の概要: Minimizing the Outage Probability in a Markov Decision Process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14714v1
Date: Tue, 28 Feb 2023 16:26:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-01 15:28:57.702574
Title: Minimizing the Outage Probability in a Markov Decision Process
Title（参考訳）: マルコフ決定過程における故障確率の最小化
Authors: Vincent Corlay and Jean-Christophe Sibel
Abstract要約: 本稿では,ゲインが与えられた値よりも大きい確率という,代替目的の最適化を可能にするアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは値反復アルゴリズムの拡張と見なすことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Standard Markov decision process (MDP) and reinforcement learning algorithms optimize the policy with respect to the expected gain. We propose an algorithm which enables to optimize an alternative objective: the probability that the gain is greater than a given value. The algorithm can be seen as an extension of the value iteration algorithm. We also show how the proposed algorithm could be generalized to use neural networks, similarly to the deep Q learning extension of Q learning.
Abstract（参考訳）: 標準マルコフ決定プロセス(MDP)と強化学習アルゴリズムは、期待される利益に関してポリシーを最適化する。本稿では,ゲインが与えられた値よりも大きい確率という,代替目的の最適化を可能にするアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、値反復アルゴリズムの拡張と見なすことができる。また、Q学習の深層学習拡張と同様、提案アルゴリズムがニューラルネットワークの使用にどのように一般化できるかを示す。

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