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研究论文分析时间差分学习中的方差及其降低方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇新研究论文分析了时间差分（TD）学习中的方差问题。TD学习是强化学习中使用的一种方法。研究表明，TD学习可以通过聚合更多独立的轨迹来减少方差，其方差渐近地受到蒙特卡洛估计量的限制。该研究还引入了直接优势估计（DAE）作为一种回归调整的控制变量，在大量样本场景下提供了比TD更严格的方差界限。 AI

影响 为强化学习算法的方差降低技术提供了理论见解。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了机器学习算法的理论分析和数值说明。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hsiao-Ru Pan, Bernhard Sch\"olkopf ·

    关于时序差分学习的方差及其使用控制变量的减小方法

    arXiv:2606.20357v1 Announce Type: new Abstract: We analyze the variance of temporal difference (TD) learning using the phased setting with tabular representation, and show that one of the mechanisms behind its ability to reduce variance is by effectively aggregating over a larger…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Bernhard Schölkopf ·

    关于时序差分学习的方差及其使用控制变量的减小

    We analyze the variance of temporal difference (TD) learning using the phased setting with tabular representation, and show that one of the mechanisms behind its ability to reduce variance is by effectively aggregating over a larger number of independent trajectories. Based on th…

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