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无需贝尔曼完备性：基于模型的回归条件监督学习的轨迹拼接方法
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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
本文介绍了基于回报条件的监督学习（RCSL）的离策略学习技术如何在放松了的 Bellman 完备性条件下收敛，并提出了 MBRCSL 框架，通过学习的动力学模型和前向采样来实现轨迹拼接，避免了动态规划算法中的 Bellman 完备性需求。使用两层多层感知机作为函数逼近器时，该技术实现了与动态规划方法相媲美的性能。
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关键要点
- 介绍了基于回报条件的监督学习（RCSL）的离策略学习技术。
- RCSL技术在放松的Bellman完备性条件下收敛。
- 提出了MBRCSL框架，通过学习的动力学模型和前向采样实现轨迹拼接。
- MBRCSL框架避免了动态规划算法中的Bellman完备性需求。
- 使用两层多层感知机作为函数逼近器时，RCSL技术实现了与动态规划方法相媲美的性能。
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