正则化强调式时序差分学习的稳定性
原文标题：Regularized Emphatic Temporal-Difference Learning: Stability under Constant Stepsizes
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论文构造两状态反例，说明ETD均值映射收缩但采样乘积具有正Lyapunov指数，并提出正则化强调式TD（RETD），通过泄漏标量状态存储强调信号并释放延迟修正。作者证明调和递减步长下的几乎必然收敛与常数步长的条件矩收缩，实验验证了稳定性分离与不动点恢复。
- 问题
- ETD 均值映射收缩，但采样乘积的 Lyapunov 指数可能为正，稳定性未被刻画。
- 方法
- 提出正则化强调式 TD（RETD），用泄漏标量状态存储强调信号并释放延迟修正，保持迹与重要性比不变。
- 结果
- 证明调和递减步长下几乎必然收敛与常数步长条件矩收缩；两状态构造与一个 Baird 点上指数为负，配对 10000 次实验验证。
- 影响
- 为离策略 TD 的采样稳定性提供理论修正，影响强化学习算法的收敛性设计。
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