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Safe Reinforcement Learning using Finite-Horizon Gradient Estimation
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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
本研究提出了一种基于有限时域梯度估计的安全强化学习方法（CGPO），有效解决了现有方法在有限时域非折扣约束估计中的问题。研究表明，该方法能够有效估计约束变化，确保安全策略更新的效率和可行性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于有限时域梯度估计的安全强化学习方法（CGPO）。
- CGPO有效解决了现有方法在有限时域非折扣约束估计中的问题。
- 研究表明，CGPO能够有效估计约束变化。
- CGPO确保了安全策略更新的效率和可行性。
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