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自然策略梯度法结合基于 Hessian 辅助的动量方差减小的全局收敛性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
加速自然策略梯度算法（ANPG）用于解决无限时间折扣奖励马尔可夫决策过程问题。ANPG在一般参数化情况下具有较低的样本复杂度和迭代复杂度，通过改进样本复杂度提高了效率。
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关键要点
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加速自然策略梯度算法（ANPG）用于解决无限时间折扣奖励马尔可夫决策过程问题。
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ANPG 在一般参数化情况下实现了 O (ε^-2) 的样本复杂度和 O (ε^-1) 的迭代复杂度。
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ANPG 通过 log (1/ε) 因子改进了样本复杂度，提升了效率。
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ANPG 是一阶算法，不需要假设重要性采样权重的方差有上界。
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在无 Hessian 和无重要性采样算法类别中，ANPG 的样本复杂度超过了已知算法的 O (ε^-1/2) 倍，并与其迭代复杂度相匹配。
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