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English(EN) Online Inference in Distributional Temporal-Difference Learning

两篇arXiv论文探讨有限迭代理论和时序差分学习的在线推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的arXiv论文深入探讨了时序差分（TD）学习方法的理论基础，重点关注其有限迭代行为和在线统计推理。第一篇由Ege Can Kaya撰写的论文分析了标量和多变量设置下的异步分类TD学习，建立了折扣界限和有限迭代保证。第二篇论文研究了回报分布函数量的在线推理，证明了根T误差弱收敛到高斯随机元素，并为各种统计函数量证明了bootstrap推理的合理性。 AI

影响 这些论文推进了对时序差分学习的理论理解，可能导致更强大、更有效的强化学习算法。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了机器学习算法的理论进展。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ege C. Kaya, Abolfazl Hashemi ·

    异步分类分布时序差分学习的有限迭代理论

    arXiv:2605.06866v2 Announce Type: replace Abstract: We study finite-iteration behavior of the exact asynchronous recursions used by categorical distributional temporal-difference methods. The analysis covers scalar categorical TD in the Cram\'er geometry and multivariate signed-c…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yang Peng, Liangyu Zhang ·

    在线分布时序差分学习中的在线推理

    arXiv:2608.14408v1 Announce Type: new Abstract: We study online statistical inference for functionals of the return distribution under a fixed policy. The return distribution is estimated by nonparametric distributional temporal-difference learning from a single Markov trajectory…

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