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信任自信模型 — 不确定性感知策动适应的基于模型的演员 - 评论家算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了模型在强化学习算法中的使用，提出了一种基于模型的算法，并探讨了模型在策略优化中的作用。作者展示了一种简单的方法，使用短模型生成滚动数据，具有比其他方法更好的样本效率，并能处理其他算法不能处理的问题。
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关键要点
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本文研究模型在强化学习算法中的使用，旨在解决生成数据的容易程度与模型生成数据的偏差之间的平衡问题。
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作者提出了一种基于模型的强化学习算法，并探讨了模型在策略优化中的作用。
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实践中，模型生成的在线策略数据总是不如真实的离线数据。
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通过将模型泛化能力的经验估计纳入分析，可以证明模型的使用是合理的。
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作者展示了一种简单的方法，使用从真实数据中分支的短模型生成滚动数据，具有更好的样本效率。
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该方法可以匹配最佳无模型算法的渐近性能，并能处理其他基于模型的算法不能处理的问题。
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