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正则化强调式时序差分学习的稳定性
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。
arXiv cs.AI45 天前
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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。