大型状态空间下的分布鲁棒基于模型的强化学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于高斯过程和最大方差缩减算法的模型基础方法，用于学习多输出名义转移动力学，克服了强化学习中的若干挑战，并在分布移位方面展示了算法的鲁棒性以及样本数量上的优越性。
本文提出了一种基于高斯过程和最大方差缩减算法的模型基础方法，用于学习多输出名义转移动力学。该方法克服了强化学习中的挑战，并在分布移位方面展示了算法的鲁棒性和样本数量上的优势。
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