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讨论基于线性近似的即时差分(TD(λ))学习和最小二乘即时差分(LSTD)学习算法以逼近一平均报酬准则的马氏决策过程的相对值函数,逼近是通过特征函数的线性组合而实现的,其权值的更新具有增量形式.
基于线性近似的即时差分学习
【摘 要】
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讨论基于线性近似的即时差分(TD(λ))学习和最小二乘即时差分(LSTD)学习算法以逼近一平均报酬准则的马氏决策过程的相对值函数,逼近是通过特征函数的线性组合而实现的,其权值
【机 构】
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云南大学数学系,云南大学统计系
【出 处】
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云南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2002年1期
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