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新的推理方法提高了时间差分学习的准确性

研究人员开发了一种名为“常数步长时序差分学习的自归一化推理”的新方法。该技术通过考虑序列依赖性和步长相关的平稳目标，可以从单个马尔可夫轨迹中进行更准确的推理。该方法提供了渐近枢纽置信区域，而无需估计长期协方差或选择带宽，从而能够实现内存不随轨迹长度增长的单遍实现。在FrozenLake和Garnet上的实验证明了其在为平稳目标提供覆盖和纠正Richardson-Romberg目标方面的有效性。