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安全操作注意事项：使用前请获取特殊说明。在阅读并理解所有安全注意事项之前，请勿操作。操作人员应穿防静电服和鞋，戴橡胶耐油手套。工作场所应局部或全面通风。使用防爆通风和设备。应控制填充速度。需要接地装置以防止静电积聚。装卸时应小心，以防止包装和容器损坏。避免与眼睛、皮肤接触。不要吸入雾气或蒸汽。在处理、储存和加工此材料的区域，禁止饮食和吸烟。安全储存的条件，包括任何兼容性：储存在阴凉通风良好的仓库中。远离热源、阳光直射或任何火源。储存温度：0-35℃。储存在密闭容器中。与氧化物分开存放。使用仓库外带开关的防爆雷击和通风设备。配备相应的消防设备，并具有一定的质量和数量。桶装物料堆放不宜过大，必须与墙体、天花板、柱子及防火检查走道保持一定距离，只能使用无火花工具和设备，储区应配备泄漏应急操作装置及合适的容器。
从部分观察中学习的强化学习：可证明样品效率的线性函数近似
2020; Jin等。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。特别是，对于有限的状态空间，神经功能近似值取得了显着的成功（Mnih等人。，2015年； Berner等。，2019年； Arulkumaran等。，2019年），而线性函数近似器理论上变得更好地理解（Yang和Wang，2020; Jin等人。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。相比之下，尽管在实践中普遍存在，但在部分观察到的马尔可夫决策过程中的强化学习（POMDPS）较少地研究（Cassandra等人，1996; Hauskrecht和Fraser，2000年； Brown and Sandholm，2018年； Ra i Qerty等。，2011年）。更具体地，部分可观察性构成了统计和计算。从统计的角度来看，由于缺乏马尔可夫财产，预测未来的奖励，观察或国家是一项挑战。尤其是，预测未来通常涉及推断国家的分布（也称为信仰状态）或其功能作为历史的摘要，即使假设（observation）发射和（状态）过渡内核也已知（Vlassis etal。 ，2012年； Golowich等。 ，2022）。 同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。 ，2021）。 ，2020a）。，2012年； Golowich等。，2022）。同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。，2021）。，2020a）。例如，它们通常是不可实现的（Kallus等人。即使假设它们是能够识别的，它们的估计可能需要一个样本量，该样本量在地平线和维度上成倍缩小（Jin等人。即使在评估政策方面，这种统计挑战也已经令人难以置信（Nair和Jiang，2021; Kallus等人。，2021; Bennett和Kallus，2021），构成了政策优化的基础。从计算角度来看，众所周知，策略优化通常是棘手的（Vlassis et al。，2012年； Golowich等。，2022）。此外，有限的观察和状态空间扩大了统计和计算挑战。另一方面，大多数现有结果仅限于表格设置（Azizzadenesheli等人。，2016年； Guo等。，2016年； Jin等。，2020a; Xiong等。，2021），其中观察和状态空间是有限的。在本文中，我们研究了POMDP中的线性函数近似，以解决有限观察和状态空间所扩增的实力挑战。尤其是我们的贡献是四倍。首先，我们定义了具有线性结构的一类POMDP，并确定了针对样品良好的增强学习的不良调节措施。这样的不良调节措施对应于表格设置中的重复（Jin等人，2020a）。第二，我们提出了一种增强学习算法（OP-TENET），该算法适用于任何POMDP承认上述线性结构。此外，我们在操作装置中使用最小值优化公式，以便即使数据集较大，也可以在计算功能庄园中实现算法。第三，从理论上讲，我们证明了Op -Tenet在o（1 /ǫ2）情节中达到了最佳政策。尤其是样品复杂性在线性结构的固有维度上缩放，并且是观测和状态空间大小的独立性。第四，我们的算法和分析基于新工具。 特别是，op-tenet的样本效率是由se- 启用的第四，我们的算法和分析基于新工具。特别是，op-tenet的样本效率是由se-