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SEABO: 离线模仿学习的简单基于搜索的方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过SEABO方法，可以从专家数据和未标记数据中获取奖励函数。SEABO在只有一个专家轨迹的情况下，能够与真实奖励的离线强化学习算法相竞争，并在许多任务中优于先前的奖励学习和离线模仿学习方法。
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关键要点
- SEABO方法通过专家数据和未标记数据获取奖励函数。
- SEABO在只有一个专家轨迹的情况下，能够与真实奖励的离线强化学习算法竞争。
- SEABO在许多任务中优于先前的奖励学习和离线模仿学习方法。
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