論文の概要: On the grid-sampling limit SDE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07778v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 10:09:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:56:00.930581
- Title: On the grid-sampling limit SDE
- Title(参考訳): グリッドサンプリング限界SDEについて
- Authors: Christian Bender, Nguyen Tran Thuan,
- Abstract要約: 最近の研究で、連続的な強化学習における探索をモデル化するためのプロキシとしてグリッドサンプリングSDEを導入しました。
本稿では、このSDEの使用動機をさらに明らかにし、ジャンプの有無におけるその正当性について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.36832029288386137
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In our recent work [3] we introduced the grid-sampling SDE as a proxy for modeling exploration in continuous-time reinforcement learning. In this note, we provide further motivation for the use of this SDE and discuss its wellposedness in the presence of jumps.
- Abstract(参考訳): 最近の研究[3]では、連続的強化学習における探索をモデル化するためのプロキシとしてグリッドサンプリングSDEを導入しました。
本稿では、このSDEの使用動機をさらに明らかにし、ジャンプの有無におけるその正当性について論じる。
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