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面向无限制和几何感知的分布式强化学习的流模型
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种新型分布式强化学习架构，利用归一化流模型返回分布，显著提升了参数效率，并在ATARI-5测试中超越了传统方法。
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关键要点
- 本文提出了一种新的分布式强化学习架构。
- 该架构利用归一化流模型返回分布，具有灵活的无限支持能力。
- 相较于传统的分类方法如C51，该方法在参数效率上显著优于分类方法。
- 通过几何感知的新代理Cramér距离优化现有模型度量，提升了模型性能。
- 在ATARI-5子基准测试中，该模型表现优越，超越基于PDF的方法，并与基于分位数的方法竞争力强。
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