深度Q学习的收敛性分析：通过渐近分析方法

深度Q学习是一种重要的强化学习算法，它涉及到训练一个深度神经网络，以逼近众所周知的Q函数。

• 尽管在实验室条件下非常成功，但理论和实践之间的严重差距以及缺乏正式的保证阻碍了它在现实世界中的使用。

采用动态系统的角度，我们在现实和可验证的假设下，提供了一个流行版本的深度Q学习的一个理论分析。更具体地说，我们证明了算法收敛性的这个重要结果，并描述了学习过程的渐近行为。