双时间尺度Actor-Critic算法的集中不等式
原文标题:A Concentration Bound for Two-Timescale Actor-Critic Algorithm
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论文为长期平均奖励设定下带函数逼近的双时间尺度Actor-Critic算法推导了统一的全时集中界,证明演员参数在有限时间后以高概率进入并保持在安全区域。实验显示演员误差随参数更新次数递减。
- 问题
- 带函数逼近的双时间尺度 Actor-Critic 缺乏长期平均奖励下的全时高概率收敛刻画。
- 方法
- 推导统一的全时集中不等式,证明演员参数有限时间后以高概率进入并停留在安全区域。
- 结果
- 演员误差以概率 1-ε1-ε2 为 O(n0^{3/4}/k·1/√ε2 + n0^{-1/4}·log^{1/4}(1/ε1) + n0^{-1/4}),实验显示误差随更新次数递减。
- 影响
- 为双时间尺度 RL 算法的稳定性提供更紧的理论保证,支撑工程上的收敛判断。
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