arXiv · cs.AI· A. Ch. Madhusudanarao·· 20 天前AI 评分19
非线性双时间尺度随机逼近中的平稳偏差与外推分析
Stationary Bias and Extrapolation in Nonlinear Two-Timescale Stochastic Approximation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：A. Ch. Madhusudanarao
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.10246v1
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AI 导读
一篇 arXiv 论文研究由外生有限状态 Markov 链驱动的非线性双时间尺度随机逼近中的平稳偏差，推导出误差界在慢步长远小于快步长时仍一致的一阶偏差展开，揭示 $\varepsilon^2/\eta$ 混合贡献项。研究表明幂律步长路径下偏差指数可为非整数，Richardson–Romberg 外推需匹配路径的权重，并用可解非线性 Markov 例子验证系数、对 temporal-difference learning 验证了局部化。
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