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提出黑箱模拟器时序差分校准框架

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AI 综述

Min Zeng等提出一种用时序差分校准黑箱模拟器的无导数框架,并给出三种算法及其收敛理论保证。框架结合目标系统的一步转移与模拟器生成的带噪延续值,以贝尔曼正交条件定义校准参数;论文证明算法几乎必然收敛,并给出均方误差界和平均估计量的中心极限定理。 模拟器设定正确时,校准可恢复物理参数,并可采用固定扰动半径,使模拟器运行预算上的收敛速率指数接近1/2。设定不符时,校准参数对应于对策略价值的近最优L₂逼近,收敛速率通常回到经典的Kiefer-Wolfowitz速率。

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最新进展10月28日 12:00
黑箱模拟器的时序差分校准

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    黑箱模拟器的时序差分校准

    研究提出一种无导数时序差分(TD)框架,利用目标系统的一步转移和模拟器生成的带噪延续值校准黑箱模拟器。框架包含三种随机方向有限差分算法,并证明几乎必然收敛、末次迭代均方误差界及 Polyak-Ruppert 平均的中心极限定理;设定正确时,部分算法可采用固定扰动半径,使收敛率指数接近 1/2。

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