Impact of Connectivity on Laplacian Representations in Reinforcement Learning
连通性对强化学习中拉普拉斯表示的影响
机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学)
AI总结 本文研究了连通性对强化学习中拉普拉斯表示的误差影响,通过分析状态图的代数连通性,推导了线性价值函数近似误差的上界,并展示了表示学习管道中的端到端误差分解。
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连通性对强化学习中拉普拉斯表示的影响
机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学)
AI总结 本文研究了连通性对强化学习中拉普拉斯表示的误差影响,通过分析状态图的代数连通性,推导了线性价值函数近似误差的上界,并展示了表示学习管道中的端到端误差分解。