Eftersom förstärkande lärande lider av en brist på skalbarhet, online-värde (och Q-) approximation har fått ökat intresse under det senaste årtiondet. Genom detta bidrag införs ett nytt approximationssystem, nämligen ramverket Kalman Temporal Differents (KTD), som uppvisar följande egenskaper: urvalseffektivitet, icke-linjär approximation, hantering av icke-stationaritet och osäkerhetshantering. En första KTD-baserad algoritm tillhandahålls för deterministiska Markovbeslutsprocesser (MDP) som ger partiska uppskattningar vid stokastiska övergångar. Än den eXtended KTD ram (XKTD), lösa stokastisk MDP, beskrivs. Konvergens analyseras för specialfall för både deterministiska och stokastiska övergångar. Relaterade algoritmer experimenteras på klassiska riktmärken. De jämför gynnsamt med den senaste tekniken samtidigt som de uppvisar de tillkännagivna dragen.
Kalman tidsmässiga skillnader REF används för RL.
Kalman Temporal Differences
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 39, pages 483-532, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}