关于网格抽样 SDE
机器学习
2024-10-11 v1 机器学习
概率论
摘要
在我们最近的工作 [3] 中，我们引入了网格抽样 SDE 作为建模连续时间强化学习中探索的代理方法。本文进一步阐释了该 SDE 的用途，并讨论了在存在跳跃时的良好可解性。
引用
@article{arxiv.2410.07778,
title = {On the grid-sampling limit SDE},
author = {Christian Bender and Nguyen Tran Thuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07778},
year = {2024}
}
备注
This note provides supplementary materials to arXiv:2409.17200 in a self-contained way