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Can We Optimize Deep Reinforcement Learning Policy Weights for Trajectory Modeling?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了深度强化学习中如何从随机网络初始化学习最佳策略，提出了隐式策略学习器TIPL，利用Transformer进行轨迹建模，并通过自回归处理策略网络权重。实验结果表明，TIPL能够有效优化策略网络。
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关键要点
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本研究解决了深度强化学习中从随机网络初始化学习最佳策略的挑战。
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提出了隐式策略学习器TIPL，利用Transformer进行轨迹建模。
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TIPL通过自回归方式处理策略网络权重。
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实验结果表明，TIPL能够有效优化策略网络。
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