收缩随机系统的前向灵敏度分析

本文研究连续状态空间上一类收缩随机系统的梯度估计。我们找到了一步转移的条件，即可微性和在瓦瑟斯坦距离上的收缩性，这些条件保证平稳代价的可微性。然后我们展示如何估计导数，推导出一个可视为确定性系统中使用的前向灵敏度分析方法推广的估计器。我们将结果应用于包括神经网络模型在内的示例。