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Finite Sample Analysis of Linear Temporal Difference Learning with Arbitrary Features

Created by
  • Haebom

作者

Zixuan Xie, Xinyu Liu, Rohan Chandra, Shangtong Zhang

概要

線形TD（$ \ lambda $）は、ポリシー評価のための最も基本的な強化学習アルゴリズムの1つです。従来、線形独立特徴を想定して収束速度が設定されていたが、これは多くの実際のシナリオでは成り立たない。この論文では、アルゴリズムの変更や追加の仮定を行わずに、任意の特徴の下で動作する線形TD（$ \ lambda $）の最初の$ L ^ 2 $収束速度を設定します。これらの結果は割引と平均報酬設定の両方に適用されます。任意の特徴による潜在的な解決策の非一意性を解決するために、単一点ではなく一連の解決策に対する収束速度を特徴とする新しい確率的近似結果を開発しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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任意の特徴を持つ状況でも、線形TD（$ \ lambda $）の収束速度を保証します。
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アルゴリズムの変更や追加の仮定は必要ありません。
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割引と平均報酬設定の両方に適用できます。
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ソリューションの非一意性を解決するための新しい確率的近似結果を提示します。
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Limitations：
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論文の具体的な技術的詳細や実験結果は明記されていない。
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結果を実際に適用した場合のパフォーマンスの具体的な評価は提供されていません。
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論文のLimitationsへの明示的な言及はありません。
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