Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Polyak-Ruppert Averaged Linear Stochastic Approximation with Applications to TD Learning

論文の概要: Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Polyak-Ruppert Averaged Linear Stochastic Approximation with Applications to TD Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16644v2
Date: Sun, 02 Feb 2025 12:01:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-04 16:05:40.680672
Title: Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Polyak-Ruppert Averaged Linear Stochastic Approximation with Applications to TD Learning
Title（参考訳）: 平均線形確率近似に対するガウス近似と乗算器ブートストラップとTD学習への応用
Authors: Sergey Samsonov, Eric Moulines, Qi-Man Shao, Zhuo-Song Zhang, Alexey Naumov,
Abstract要約: マルチプライアブートストラップに基づくパラメータ推定において,信頼区間の非漸近的妥当性を証明した。本稿では,線形関数近似を用いた時間差学習の設定について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.041074872715752
License:
Abstract: In this paper, we obtain the Berry-Esseen bound for multivariate normal approximation for the Polyak-Ruppert averaged iterates of the linear stochastic approximation (LSA) algorithm with decreasing step size. Moreover, we prove the non-asymptotic validity of the confidence intervals for parameter estimation with LSA based on multiplier bootstrap. This procedure updates the LSA estimate together with a set of randomly perturbed LSA estimates upon the arrival of subsequent observations. We illustrate our findings in the setting of temporal difference learning with linear function approximation.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 線形確率近似(LSA)アルゴリズムの多変量正規近似に対するBerry-Esseen境界を求める。さらに,マルチプライヤブートストラップに基づくパラメータ推定において,信頼区間の非漸近的妥当性を証明した。この手順は、後続の観測が到着すると、ランダムに摂動したLSA推定値と共にLSA推定値を更新する。本稿では,線形関数近似を用いた時間差学習の設定について述べる。

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