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线性规划的费舍尔 - 饶梯度流和状态 - 动作自然策略梯度

研究了基于状态 - 动作分布的费舍尔信息矩阵的另一种自然梯度方法，并表明其具有线性收敛性和几何相关的错误估计，改善了现有结果。进一步扩展了这些结果，对于扰动费舍尔 - 劳梯度流和自然梯度流，展示了次线性收敛性以及近似误差的界限。

本文研究了具有Polish状态和动作空间的无限时段熵正则化马尔可夫决策过程的Fisher-Rao策略梯度流的全球收敛性。证明了梯度流的全球适定性和指数级收敛到最优策略。同时揭示了自然策略梯度流的性能。利用性能差分引理和梯度与镜像下降流之间的对偶关系克服了挑战。

Fisher-Rao策略梯度流 全球收敛性 性能差分引理 无限时段熵正则化马尔可夫决策过程 自然策略梯度流

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