이 논문은 다음과 같은 내용을 다룹니다:
유한 지평 근사 방식 제안: 논문은 SG의 유한 지평 근사 방식을 제안하고, 에피소드 균형이라는 새로운 해법 개념을 소개합니다. 이 접근법은 유한 지평과 무한 지평 SG 분석 사이의 격차를 해소하고, 시간 평균 및 할인 효용을 모두 다룰 수 있는 통합 프레임워크를 제공합니다.
근사 오차 상한 도출: 논문은 에피소드 길이에 따른 근사 오차의 상한을 정량화합니다. 예를 들어 할인 경우 오차는 에피소드 길이에 따라 기하급수적으로 감소합니다.
에피소드 개별 Q-learning 제시: 논문은 유한 지평 근사 방식을 기반으로 에피소드 개별 Q-learning 동적을 제시합니다. 이 동적은 다양한 SG 클래스에서 (근사) 에피소드 균형에 수렴하는 것이 증명됩니다.
전반적으로 이 논문은 SG 분석을 위한 새로운 접근법을 제시하고, 그 효과성을 이론적으로 입증합니다.
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Ключові висновки, отримані з
by Muhammed O. ... о arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.07256.pdfГлибші Запити