深度谱 Q 学习及其在移动健康中的应用
机器学习
2023-01-04 v1 机器学习
应用统计
统计方法学
摘要
动态治疗方案根据患者的基线信息和时变协变量随时间顺序为其分配个性化治疗。在移动健康应用中，这些协变量通常在长时间跨度上以不同频率被收集。本文提出一种深度谱 Q 学习算法，将主成分分析（PCA）与深度 Q 学习相整合以处理混频数据。理论上，我们证明在所估计最优策略下的平均收益收敛于最优策略下的平均收益，并建立了其收敛速率。所提方法的实用性通过模拟实验及一项糖尿病数据集应用得到进一步说明。
引用
@article{arxiv.2301.00927,
title = {Deep Spectral Q-learning with Application to Mobile Health},
author = {Yuhe Gao and Chengchun Shi and Rui Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.00927},
year = {2023}
}