10:44arXiv cs.AI@Qian Qi精选该论文研究了连续时间随机控制中Q-learning的算子理论核心,在均匀椭圆性和Hölder正则系数条件下,证明了Bellman更新将有界输入映射到各向异性正则类,状态变量被平滑而动作变量仅保持Lipschitz依赖。论文提出了适应混合正则性的张量积DeepONet架构,并给出了显式近似和资源界限以及时间步δ→0时的刚度-复杂度权衡。作者未声称对带探索、经验回放和随机梯度更新的实际采样Q-learning有完整的收敛定理。论文Q-learningDeepONetHölder空间正则性强化学习推荐理由:这篇论文把Q-learning的Bellman目标正则性研究透了,还给出了DeepONet的近似界限,适合搞理论强化学习的人细读。原文