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实体 Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic Approximation: A Sharp Phase Transition and How to Beat It

Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic Approximation: A Sharp Phase Transition and How to Beat It

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  1. RESEARCH · CL_90908 ·

    新研究详述随机逼近中的相变，并提供解决方案

    研究人员在非线性两时间尺度随机逼近中识别出一种尖锐的相变，该相变影响慢迭代的收敛速率。研究表明，在没有修改的情况下，递归的均方速率通常为 $k^{-a}$，仅在强局部线性条件下才能实现分离的 $k^{-1}$ 速率。通过引入一个辅助的在线偏差估计器，研究人员证明了在所有状态下都可以实现 $O(k^{-1})$ 的速率，克服了先前确定的局限性。