Tasa robusta O(1/√T) para aprendizaje TD sin proyección
Descubre cómo el algoritmo TD(0) sin proyección logra una tasa de convergencia sublineal robusta, incluso con ruido markoviano. Una mejora clave para el RL.
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Descubre cómo el modelo MAC, basado en Mamba, mejora la precisión y estabilidad en el modelado de orden reducido de sistemas dinámicos.
Descubre cómo se demuestra la convergencia de algoritmos bi-escala bajo ruido markoviano, un avance clave para el aprendizaje por refuerzo off-policy.
Descubre cómo las funciones de Lyapunov permiten analizar la convergencia finita de algoritmos estocásticos en aprendizaje automático y refuerzo.