stochastic-differential-equations

本文提出了一个用于连续环境中深度强化学习的理论框架，利用随机控制理论将其建模为连续时间随机过程。作者刻画了在两层网络无限宽极限下的演员-评论家算法的动力学，并推导了一个在极小的学习率下状态分布无穷小变化的方程。

提出了一个连续性准则，用于将离散时间因果先验数据拟合网络扩展到连续时间，利用随机微分方程（SDE）。引入了分类体系和细网格积分方法，在不规则观测时间表上优于朴素积分方法。