Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Concentration Bound for TD(0) with Function Approximation

論文の概要: A Concentration Bound for TD(0) with Function Approximation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10424v2
Date: Wed, 30 Oct 2024 04:00:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-31 14:24:16.848437
Title: A Concentration Bound for TD(0) with Function Approximation
Title（参考訳）: 関数近似を用いたTD(0)の濃度境界
Authors: Siddharth Chandak, Vivek S. Borkar,
Abstract要約: 私たちは、マルコフ連鎖の1つのサンプルパスからサンプルを採取して、オンラインTD学習に取り組みます。我々は、TD(0) をマルティンゲールとマルコフの雑音による縮約近似アルゴリズムとして扱う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We derive a concentration bound of the type `for all $n \geq n_0$ for some $n_0$' for TD(0) with linear function approximation. We work with online TD learning with samples from a single sample path of the underlying Markov chain. This makes our analysis significantly different from offline TD learning or TD learning with access to independent samples from the stationary distribution of the Markov chain. We treat TD(0) as a contractive stochastic approximation algorithm, with both martingale and Markov noises. Markov noise is handled using the Poisson equation and the lack of almost sure guarantees on boundedness of iterates is handled using the concept of relaxed concentration inequalities.
Abstract（参考訳）: すべての$n \geq n_0$ for some $n_0$' for TD(0) with linear function approximation。私たちは、マルコフ連鎖の1つのサンプルパスからサンプルを採取して、オンラインTD学習に取り組みます。これにより、マルコフ連鎖の定常分布から独立したサンプルにアクセスすることで、オフラインのTD学習やTD学習とは大きく異なる。我々は,TD(0) をマルティンゲールとマルコフの両雑音による縮約確率近似アルゴリズムとして扱う。マルコフノイズはポアソン方程式を用いて処理され、イテレートの有界性に関するほぼ確実な保証の欠如は、緩和された濃度の不等式の概念を用いて処理される。

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