连续延迟记忆 SGD 与连续时间强化学习
原文标题：Continuous Delayed-Memory Stochastic Gradient Descent and Continuous-Time Reinforcement Learning from History of Astrophysical Time Series Studies
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论文回顾了用神经网络参数化随机微分方程（SDE）建模类星体光变曲线的历史。作者提出连续延迟记忆随机梯度下降（CDM-SGD），依赖离散迭代过程的过去状态，在二维景观上展现出更广探索与更精确收敛。同时提出无需解 HJB 偏微分方程的连续时间策略梯度强化学习结构。
- 问题
- 类星体光变曲线建模与随机优化中，SGD 探索与收敛难以兼顾。
- 方法
- 提出依赖离散迭代过去状态的连续延迟记忆 SGD，并给出无需解 HJB 方程的连续时间策略梯度结构。
- 结果
- 未给出量化结果，仅称二维景观上探索更广、收敛更精确。
- 影响
- 为连续时间强化学习与随机优化提供新思路，但尚处早期探索。
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