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提高强化学习中的数据效率：基于网格信息传播的新想象力机制
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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
该文介绍了一种置信度感知的双向离线模型想象算法，通过扩充离线数据集来增强在线学习的推广能力。实验结果表明，该算法显著提高了现有模型无关的线下 RL 算法的性能，并与基线方法相比获得了竞争性或更好的得分。
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关键要点
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提出了一种置信度感知的双向离线模型想象算法。
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该算法使用训练好的双向动力学模型和推进策略扩充离线数据集。
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算法旨在增强在线学习的推广能力。
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实验结果显示，该算法显著提高了现有模型无关的线下 RL 算法的性能。
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与基线方法相比，该算法获得了竞争性或更好的得分。
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