研究人员为马尔可夫链诱导的鞅开发了新的高维集中不等式和Berry-Esseen界。这些发现被应用于分析具有线性函数逼近的时间差（TD）学习，这是强化学习（RL）中的一种关键方法。该研究为TD学习提供了强大的一致性保证，并为TD估计量建立了$O(T^{- rac{1}{4}}\log T)$的分布收敛速率。 AI
影响 推进了对RL算法的理论理解，可能导致更强大、更可靠的AI代理。
排序理由 学术论文，详细介绍了新颖的理论贡献及其在特定算法中的应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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