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DouRN: 通过残差神经网络提升 DouZero
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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
本文探讨了残差算法在无模型和有模型强化学习中的应用，提出了双向目标网络技术来稳定残差算法。在基准测试中，残差版本表现优于基准DDPG。在模型为基础的规划中，残差算法是解决分布不匹配问题的有效方法，性能提高。
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关键要点
- 本文探讨了残差算法在无模型和有模型强化学习中的应用。
- 提出了双向目标网络技术来稳定残差算法。
- 在 DeepMind 控制套件基准测试中，残差版本表现优于基准 DDPG。
- 残差算法是解决模型为基础的规划中的分布不匹配问题的有效方法。
- 与现有的 TD（$k$）方法相比，基于残差的方法对模型做出了更弱的假设，提高了性能。
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