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标题
Sample Complexity and Overparameterization Bounds for Temporal-Difference Learning With Neural Network Approximation
基于神经网络逼近的时差学习的样本复杂度和超参数化界
相关领域
人工神经网络 李雅普诺夫函数 时差学习 正规化（语言学） 计算机科学 规范（哲学） 数学 样本复杂性 贝尔曼方程 算法 人工智能 数学优化 应用数学 强化学习 非线性系统 物理 量子力学 法学 政治学
网址
https://doi.org/10.1109/tac.2023.3234234
DOI
10.1109/tac.2023.3234234 doi
其它 期刊：IEEE Transactions on Automatic Control
作者：Semih Cayci; Siddhartha Satpathi; Niao He; R. Srikant
出版日期：2023-05-01
求助人
苗笑卉 在 2023-07-06 13:47:44 发布自山东，悬赏 10 积分
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