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A concentration bound for contractive stochastic approximation

机译:用于收缩随机近似的浓度

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摘要

We derive a 'high probability' concentration bound for stochastic approximation schemes for finding the fixed point of a contraction map, and illustrate its applications in reinforcement learning for approximate dynamic programming. (C) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们推导了求收缩映射不动点的随机近似格式的“高概率”集中界,并举例说明了它在近似动态规划强化学习中的应用。(c)2021爱思唯尔B.V.保留所有权利。

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