报告题目： 基于因果推理的强化学习算法
报 告 人： 郭尚岐 清华大学精密仪器系助理研究员
所在单位：清华大学精密仪器系
报告时间：2023年5月22日 星期一 10：00-11:00
报告地点：数学楼第二报告厅
校内联系人：孙维鹏 sunwp@jlu.edu.cn
报告摘要：在面对实际复杂问题时，强化学习通常面临部分观测的问题。为此，目前研究通常将历史观测序列引入到强化学习算法中，然而这导致状态空间随着历史长度增加而指数级增大。因果学习可以挖掘历史观测中的重要观测状态，讲历史序列进行压缩，从而降低历史观测空间的复杂度，提高基于历史观测的强化学习算法的效率。
报告人简介：
2011年9月-2015年6月，电子科技大学数理基础科学班，本科
2015年9月-2021年6月，清华大学自动化系，博士；
2021年12月至今，清华大学精密仪器系，博士后；
