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本文提出了一种新的策略梯度算法,使用非统计方法提供了非渐进收敛保证,并专注于受softmax参数化限制的比例调节,重点是折扣的马尔可夫决策过程。实验证明,该算法在逼近正则化MDP的最优价值函数时,收敛速度为线性或二次,并适应广泛的学习速率,熵正则化在实现快速收敛方面发挥了作用。

加速策略梯度法:关于强化学习中的 Nesterov 动量

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-18T00:00:00Z
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