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Hölder space

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  1. RESEARCH · CL_93397 ·

    新理论推进连续随机控制中的Q学习

    研究人员在arXiv上发表了一篇论文，详细介绍了Q学习（强化学习中的一个基本算法）的理论进展。该研究侧重于连续状态和动作空间中Q学习的数学基础，特别是分析了贝尔曼最优性目标。该论文提出了一种专门针对问题混合正则性属性的DeepONet架构，并推导了近似界限，强调了随着时间步长接近零时，刚度和复杂性之间的权衡。