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最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
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#算法 #机器学习 #人工智能

ICML 2024
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Intro

离线强化学习中基于policy constraint的方法（TD3+BC）存在的问题是：无法选择性的对样本进行合适的约束。当数据集质量较低时，这种问题尤为明显。因此，本文基于TD3+BC，提出通过优势函数值自适应的选择合适的动作实现BC正则。

Method

policy improvemen

采用最大化Q值结合BC正则的形式对策略优化
在这里插入图片描述
其中，如何选择 a ˉ \bar{a} a

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