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强化学习方法之间的效率分离：无模型、基于模型和目标条件
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
强化学习算法效率存在限制，但某些方法可避免，如以目标为条件的方法或构建逆动力学模型的算法。
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关键要点
- 强化学习算法的效率存在基本限制。
- 与环境交互寻找最优行为的过程在某类强化学习问题中具有指数级下界。
- 存在一种高效解决该类问题的方法，但该方法并非专门设计。
- 某些文献中提出的方法，如以目标为条件的方法或逆动力学模型算法，不受此限制。
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