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Guided Policy Optimization under Partial Observability
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内容提要
本研究提出了一种引导策略优化（GPO）框架，旨在解决部分可观察环境中强化学习的不确定性问题。该方法通过引导者与学习者的共同训练，理论上达到了与直接强化学习相当的最优性，并在多项任务中显著优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种引导策略优化（GPO）框架，旨在解决部分可观察环境中强化学习的不确定性问题。
- 该方法通过引导者与学习者的共同训练，理论上达到了与直接强化学习相当的最优性。
- 在多项任务的实证评估中，该方法显著优于现有的强化学习方法。
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