BriefGPT - AI 论文速递
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一种实用的政策学习方法来考虑用户在重复拍卖中的疲劳
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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
该文章介绍了一种通过离线强化学习优化竞价策略的通用方法。该方法使用混合代理架构将基础策略与深度神经网络结合，通过训练优化基础策略参数并丢弃神经网络部分。实验证明该方法在模拟和生产竞价环境中都能显著提升性能，且不会增加额外成本。
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关键要点
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提出了一种通过离线强化学习优化竞价策略的通用方法。
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该方法可以优化任何可微分的基础策略，仅需基础策略自身生成的数据。
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使用混合代理架构将基础策略与深度神经网络结合。
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训练后仅部署优化的基础策略参数，丢弃神经网络部分。
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在模拟和生产竞价环境中取得统计上显著的性能提升。
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该方法不会增加额外的基础设施、安全或可解释性成本。
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