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离线偏好强化学习中的数据集内轨迹返回正则化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用离线轨迹数据训练多目标强化学习策略的方法，扩展了单目标正则化技术以解决偏好不一致的问题。通过过滤不一致的演示和高表达能力的正则化，结合偏好条件化更新，降低了计算成本。实证结果表明该方法有效应对离线多目标强化学习问题。
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关键要点
- 本文提出了一种利用离线轨迹数据训练多目标强化学习策略的方法。
- 扩展了单目标离线强化学习中的正则化方法以适应多目标设置。
- 解决了离线多目标强化学习中的偏好不一致演示问题。
- 提出了两个解决方案：过滤偏好不一致的演示和采用高表达能力的正则化技术。
- 整合了偏好条件化的标量化更新方法，以减少计算成本。
- 引入正则化权重适应机制，动态确定目标偏好的正则化权重。
- 实证结果表明该方法有效应对离线多目标强化学习问题。
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