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具有线性函数逼近的时间差学习的统计推断
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内容提要
本研究解决了马尔可夫决策过程中的价值函数有限样本有效性问题，确保了强化学习的可靠性，提出了高维概率收敛保证及边界，建立了更快的收敛速率，并设计了在线计算的渐近协方差矩阵估计器。
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关键要点
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本研究解决了马尔可夫决策过程中的价值函数有限样本有效性问题。
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确保了强化学习的可靠性。
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提出了一种新颖的高维概率收敛保证及边界。
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建立了更快的收敛速率。
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设计了用于在线计算的渐近协方差矩阵估计器。
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这些结果可为价值函数线性参数构建置信区域，保证有限样本覆盖。
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