基于稀疏空间随机投影的 Bellman 误差特征生成
机器学习
2012-09-25 v3 机器学习
摘要
我们解决了价值函数近似中特征自动生成的问题。Bellman 误差基函数 (BEBFs) 已被证明能改善带函数近似的策略评估误差，其收敛速度与价值迭代相似。我们提出了一种简单、快速且鲁棒的算法，基于随机投影为稀疏特征空间生成 BEBFs。我们提供了所提方法的有限样本分析，并证明了原始空间维度的对数级投影足以保证误差收缩。实证结果展示了该方法的优势。
引用
@article{arxiv.1207.5554,
title = {Bellman Error Based Feature Generation using Random Projections on Sparse Spaces},
author = {Mahdi Milani Fard and Yuri Grinberg and Amir-massoud Farahmand and Joelle Pineau and Doina Precup},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.5554},
year = {2012}
}