近年来，随着人工智能研究的深入，强化学习作为一项核心技术，逐渐走入公众视野。特别是在时间差分（TD）算法领域，研究者们一直致力于提升算法的性能。其中，梯度时间差分（GTD）算法因其在渐近无策略收敛性上的优势，成为重要的研究方向。然而，传统的GTD算法并未在有限样本情况下进行深入分析，这一缺口正是最新研究所针对的重点。 在刚刚发表的论文《Finite-Sample Analysis of Proxi ...

在强化学习领域，梯度时序差分（GTD）算法一直被视为关键技术，然而传统的算法仅具渐近收敛性，并非真正的随机梯度方法。近日，一篇题为《Finite-Sample Analysis of Proximal Gradient TD Algorithms》的研究论文引起了科学界的广泛关注。研究通过全新的方法将GTD算法形式化为真正的随机梯度算法，为算法理论的发展打开了新的视野。 本研究的核心是通过构造原始 ...

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