Online Learning in Markov Decision Processes with Adversarially Chosen Transition Probability Distributions
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem of online learning Markov Decision Processes (MDPs) when both the transition distributions and loss functions are chosen by an adversary. We present an algorithm that, under a mixing assumption, achieves O(√T log |II| + log |II|) regret with respect to a comparison set of policies II. The regret is independent of the size of the state and action spaces. When expectations over sample paths can be computed efficiently and the comparison set II has polynomial size, this algorithm is efficient. We also consider the episodic adversarial online shortest path problem. Here, in each episode an adversary may choose a weighted directed acyclic graph with an identified start and finish node. The goal of the learning algorithm is to choose a path that minimizes the loss while traversing from the start to finish node. At the end of each episode the loss function (given by weights on the edges) is revealed to the learning algorithm. The goal is to minimize regret with respect to a fixed policy for selecting paths. This problem is a special case of the online MDP problem. It was shown that for randomly chosen graphs and adversarial losses, the problem can be efficiently solved. We show that it also can be efficiently solved for adversarial graphs and randomly chosen losses. When both graphs and losses are adversarially chosen, we show that designing efficient algorithms for the adversarial online shortest path problem (and hence for the adversarial MDP problem) is as hard as learning parity with noise, a notoriously difficult problem that has been used to design efficient cryptographic schemes. Finally, we present an efficient algorithm whose regret scales linearly with the number of distinct graphs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».