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基于随机半梯度下降的平均场博弈学习与人口感知函数逼近
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种在线学习方法SemiSGD，解决了传统平均场博弈学习方法的不足，同时更新策略与人口估计，具有有限时间收敛性和逼近误差分析。
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关键要点
- 本研究提出了一种在线学习方法SemiSGD。
- SemiSGD解决了传统平均场博弈学习方法在效率和稳定性方面的不足。
- 该方法能够实现代理同时更新策略与人口估计。
- 研究提供了新的视角，将价值函数和人口分布视为统一参数。
- 实现了在连续状态-动作空间上首个支持人口感知的线性函数逼近。
- 该方法具有有限时间收敛性和逼近误差分析。
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