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Finite Sample Analysis of Linear Temporal Difference Learning with Arbitrary Features

Created by
  • Haebom

저자

Zixuan Xie, Xinyu Liu, Rohan Chandra, Shangtong Zhang

개요

본 논문은 선형 TD($\lambda$) 알고리즘의 $L^2$ 수렴 속도에 대한 최초의 분석을 제시합니다. 기존 연구들은 특징 벡터들의 선형 독립성을 가정했지만, 본 논문은 임의의 특징 벡터들에 대해서도 알고리즘 수정이나 추가적인 가정 없이 수렴 속도를 증명합니다. 할인된 보상과 평균 보상 설정 모두에 적용 가능하며, 임의의 특징 벡터로 인한 해의 비일반성 문제를 해결하기 위해 해 집합으로의 수렴 속도를 제시하는 새로운 확률적 근사 결과를 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점: 임의의 특징 벡터 하에서 선형 TD($\lambda$) 알고리즘의 수렴 속도를 최초로 규명하여, 실제 적용 가능성을 높였습니다. 할인된 보상과 평균 보상 설정 모두에 대한 분석을 제공합니다. 해의 비일반성 문제에 대한 새로운 해결책을 제시합니다.
한계점: 구체적인 수렴 속도의 상한 및 하한에 대한 명시적인 표현이 부족할 수 있습니다. 실제 데이터셋에 대한 실험적 검증이 제시되지 않았습니다.
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