We note that this has an advantage over existing model-free results \(\mathcal {O}(1/\epsilon ^4)\)The sample complexity in [1]} is \(\mathcal {O}(1/\epsilon ^2)\) , but it needs to estimate transition probabilities \(P\)  during policy evaluation, which makes it model-based. [2]}.

Мы отмечаем, что это имеет преимущество по сравнению с существующими результатами без модели \(\mathcal {O}(1/\epsilon ^4)\). Сложность выборки в [1] составляет \(\mathcal {O}(1/\epsilon ^2)\), но она требует оценки переходных вероятностей \(P\) во время оценки политики, что делает ее модельно-ориентированной [2].