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连续控制中的政策优化问题：噪声邻域下的回报景观
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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
本文介绍了一种改进的基于 policy gradient 的强化学习算法，通过探索参数空间、重用过去的数据和确定性行为策略等技术，提高了数据效率，降低了梯度估计的方差并避免了局部最优解。实验表明，该算法相较于标准的 policy gradient 方法，能够使用更少的系统交互来学习解决方案。
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关键要点
- 提出了一种改进的基于 policy gradient 的强化学习算法。
- 通过探索参数空间、重用过去的 off-policy 数据和确定性行为策略提高数据效率。
- 降低了梯度估计的方差，避免了局部最优解。
- 实验表明该算法在连续控制基准任务上表现优于标准的 policy gradient 方法。
- 该算法能够使用更少的系统交互来学习解决方案。
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