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基于不等式约束的零遗憾执行预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种状态相关的随机近似算法，用于解决表现性预测问题，并找到表现稳定解的固定点。研究证明了随机梯度可以通过受控Markov链驱动的有偏随机梯度建模，并提出了一种新的有限时间性能分析方法。数值实验验证了这些发现。
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关键要点
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本文研究表现性预测问题，优化随机损失函数。
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代理提供适应于学习者和代理以前状态的样本。
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提出了一种状态相关的随机近似算法，找到表现稳定解的固定点。
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证明随机梯度可以通过受控Markov链驱动的有偏随机梯度建模。
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提出新的有限时间性能分析方法，表现稳定解的期望平方距离与迭代次数的 $1/k$ 递减。
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通过数值实验验证研究发现。
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