特征动态贝叶斯网络

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摘要翻译：
特征马尔可夫决策过程（PhiMDPs）非常适合于一般环境下的智能体学习。然而，非结构化(Phi)MDP仅限于相对简单的环境。结构化MDPs如动态贝叶斯网络（DBNs）被用于大规模的现实世界问题。在本文中，我将PhiMDP扩展到Phidbn。主要贡献是导出一个成本标准，允许自动从环境中提取最相关的特征，从而获得“最佳”DBN表示。我讨论了一个完整的通用学习算法所需的所有构建块。
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英文标题：
《Feature Dynamic Bayesian Networks》
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作者：
Marcus Hutter
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最新提交年份：
2008
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Information Theory        信息论
分类描述：Covers theoretical and experimental aspects of information theory and coding. Includes material in ACM Subject Class E.4 and intersects with H.1.1.
涵盖信息论和编码的理论和实验方面。包括ACM学科类E.4中的材料，并与H.1.1有交集。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文（有监督的，无监督的，强化学习，强盗问题，等等），包括健壮性，解释性，公平性和方法论。对于机器学习方法的应用，CS.LG也是一个合适的主要类别。
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Information Theory        信息论
分类描述：math.IT is an alias for cs.IT. Covers theoretical and experimental aspects of information theory and coding.
它是cs.it的别名。涵盖信息论和编码的理论和实验方面。
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英文摘要：
  Feature Markov Decision Processes (PhiMDPs) are well-suited for learning agents in general environments. Nevertheless, unstructured (Phi)MDPs are limited to relatively simple environments. Structured MDPs like Dynamic Bayesian Networks (DBNs) are used for large-scale real-world problems. In this article I extend PhiMDP to PhiDBN. The primary contribution is to derive a cost criterion that allows to automatically extract the most relevant features from the environment, leading to the "best" DBN representation. I discuss all building blocks required for a complete general learning algorithm.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0812.4581

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