Feudal Q-Learning: Konvergenz und Stabilität in Hierarchischem RL nachgewiesen
Eine neue Veröffentlichung auf arXiv präsentiert Feudal Q‑Learning, ein hierarchisches Reinforcement‑Learning‑Verfahren, das nun mit soliden theoretischen Garantien ausgestattet ist. Durch die Kombination von Stochastic‑Approximation‑Theorie und dem ODE‑Ansatz liefert die Arbeit einen Beweis dafür, dass die gekoppelten Updates von Feudal Q‑Learning konvergieren und stabil bleiben.
