新研究提出无穷小算子世界模型
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新研究提出无穷小算子世界模型
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AI 综述
Nicolas Hoischen等作者发表论文,提出一种名为 Infinitesimal Operator World Models 的离线强化学习世界模型。该方法将强化学习与 Hamilton-Jacobi-Bellman 方程关联,在再生核希尔伯特空间中,用受控扩散过程的无穷小生成元来表示世界模型。 作者称,在生成元近似误差足够小时,该方法可证明价值函数的全局收敛,并给出显式的有限样本保证,其界与系统的平滑性、稳定性等性质直接绑定。
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最新进展10月12日 12:00
Infinitesimal Operator World Models:离线强化学习的有限样本保证报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv:cs.LGInfinitesimal Operator World Models:离线强化学习的有限样本保证
研究者提出 Infinitesimal Operator World Models,将强化学习与 Hamilton-Jacobi-Bellman 方程关联,在再生核希尔伯特空间中用受控扩散过程的无穷小生成元表示世界模型。在生成元近似误差足够小时,该方法可证明价值函数的全局收敛,并给出与系统平滑性和稳定性直接绑定的显式有限样本保证。
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