Q-learning收敛性证明 mzzk 16 人赞同了该文章 (看到没人写我来写一下具体证明过程) Q-learning的证明要从随机逼近的理论上说起: 随机逼近理论 L 是关于 θ 的算子, θ 在t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 θt+1(i)←(1−αt(i))θt(i)+αt(i)[(Lθ)(i)+ηt(i)]...
Q-learning离散形式的收敛性证明有非常强的参考价值。对于一般的提出新的值函数更新方式的算法的收敛性，...
Q-learning收敛证明 https://github.com/borninfreedom/DeepLearning/blob/master/Papers/ProofQlearning.pdf
4 从Value Iteration到Q-learning 我们知道value iteration是在知道环境，也就是根据当前状态和动作可以预...
其实，Q-Value Iteration和Q-Learning还有很多细节上的差别。但是证明Q-learning的收敛，本质上还是要靠...
d.e interpolation的证明，更新行为导致离散点最终收敛于o.d.e的解，利用了o.d.e的收敛性。
这个证明挺简洁的。核心就是把Q-learning变形成Theorem 2中的随机过程的形式，然后验证这种形式的Q-...
公式里面是一个大于等于号。。。一直这样大于等于下去，最后就收敛了。。刚看不久，理解也不算太透彻 ...
看不动点迭代的Mann iteration就行了。
我们从Q-learning的发展历史进程分析，试图给出一个比较直觉的“证明”。具体线路是：