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模型基强化学习中解决客观差异的统一视角
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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
本文介绍了一种基于模型的强化学习算法USB-PO，通过优化目标统一模型漂移和模型偏差，并制定了一种自适应微调过程，以获得性能改进保证，同时避免模型过拟合。实证结果表明，该算法在几个具有挑战性的基准任务上实现了最先进的性能。
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关键要点
- 设计高效的基于模型的强化学习算法具有挑战性。
- 模型学习和策略优化之间存在高耦合。
- 本文推导了一种优化目标，统一模型漂移和模型偏差。
- 制定了一种自适应微调过程以保证性能改进，避免过拟合。
- 开发了算法 USB-PO（统一模型漂移和模型偏差策略优化）。
- 实证结果显示 USB-PO 在多个基准任务上表现优异。
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