이 논문은 마르코프 잡음이 있는 확률적 근사 알고리즘의 안정성을 분석한다. 주요 내용은 다음과 같다:
마르코프 잡음 설정에서 Borkar-Meyn 정리를 확장하여 안정성 결과를 제시한다. 이를 통해 강화 학습, 특히 선형 함수 근사와 자격 추적을 사용하는 오프-정책 강화 학습 알고리즘의 안정성을 크게 향상시킬 수 있다.
핵심 분석은 몇 가지 함수의 감소하는 점근 변화율에 있다. 이는 강법칙과 일반적으로 사용되는 V4 리아푸노프 drift 조건에 의해 암시되며, 마르코프 체인이 유한하고 비환원적이면 자명하게 성립한다.
제안된 접근법은 Arzela-Ascoli 정리를 확장된 의미에서 적용하여 스케일링된 반복을 분석하는 것이 핵심이다. 이를 통해 Moore-Osgood 정리를 사용하여 적절히 선택된 부분수열을 따라 스케일링된 반복이 해당 극한 ODE로 수렴함을 보인다.
다양한 강화 학습 알고리즘에 대한 적용 사례를 제시하여 제안된 결과의 광범위한 활용 가능성을 보여준다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Shuze Liu,Sh... klo arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2401.07844.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä