Posterior Hybrid Bayesian Belief（PhyB）提升離線強化學習效能
離線強化學習因資料覆蓋不足與模型不確定性面臨挑戰。研究者將貝葉斯強化學習的動態模型視為隨機變數，提出 Posterior Hybrid Bayesian Belief（PhyB），將期望重新表達為動態模型子集合的凸組合，理論證明近似誤差有界。基於 PhyB，開發出具備單調改進保證的迭代正則化策略優化演算法，直至收斂。
背景與挑戰
離線強化學習旨在利用事先收集的資料集優化策略，但受限於樣本覆蓋與有限資料所帶來的認知不確定性，導致模型動態的推斷不穩定。
貝葉斯視角的統一量化
為了同時量化樣本層級與模型層級的不確定性，研究者將動態模型視為隨機變數，並維持相應的信念分布，形成貝葉斯強化學習框架。然而，直接在此框架下求解策略仍需計算複雜的期望，計算成本高昂。
PhyB 方法概述
研究提出 Posterior Hybrid Bayesian Belief（PhyB），將期望重新寫成對一組動態模型的凸組合。此近似將原本的複合目標拆解為可管理的子問題，理論分析證明近似誤差保持有界。
演算法與收斂保證
基於 PhyB，開發出一套迭代正則化的策略優化演算法，該演算法在不依賴特定度量的情況下，保證策略的單調改進直至收斂。
實驗結果
在多項離線強化學習基準測試上，PhyB 的表現超越現有最先進方法，證實其在計算效率與策略品質上具備顯著優勢。
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原始來源：ArXiv AI
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