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Chung-Ang University（韩国中央大学）研究人员开发出重尾噪声奖励下的最佳决策算法
译者 |崔皓审校 |孙淑娟研究人员提出了一些方法，在理论上保证重尾奖励分布的先验信息最小的情况下损失最小。研究多臂赌博机问题（MABs）是为了解决不确定环境下的连续决策问题，针对多臂赌博机（MABs）的探索算法通常假定奖励噪声为轻尾分布。然而，现实世界的数据集往往是重尾噪声的。有

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