11:38
arXiv cs.LG@M. Forzo, E. Monzio Compagnoni, A. Russo, A. Pacchiano
推荐理由：这篇论文从数学上解释了TD学习的误差为啥降不下去，用扩散近似把随机性的影响说清楚了。方法派、做强化学习理论的可以看看。
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6月17日
11:38
本文针对带线性函数近似的时序差分(TD)学习，提出了一种随机微分方程(SDE)近似，以替代传统常微分方程(ODE)描述。ODE仅捕捉渐近平均动力学而忽略随机波动，新SDE模型在马尔可夫噪声下区分了投影Bellman算子的收缩动力学与采样噪声的影响。该模型解释了恒定步长误差下限是由马尔可夫长期协方差与投影Bellman算子收缩几何相互作用导致。论文提供了理论证明与数值验证。
6月16日
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6月12日
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6月11日
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5月12日
19:10
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arXiv cs.AI@Yaman Kindap, Manfred Opper, Benjamin Dupuis, Umut Simsekli, Tolga Birdal
推荐理由：该工作解决了Lévy驱动SDE贝叶斯推断中可扩展性与精确性的矛盾，为处理重尾和跳跃过程提供了实用工具，对金融风控、气候极端事件预测等应用有直接价值。