使用补偿奖励的离线强化学习

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用仅有 1% 的奖励标注过的状态转换样本，我们提出了一种简单而有效的奖励模型，可以对其余 99% 的转换赋予奖励，从而实现离线强化学习技术的应用。

本论文介绍了OfflineMania，一种用于ORL研究的新型环境，模拟赛车游戏，提供多种数据集评估ORL性能，并建立了基线方法用于算法开发和评估。

ORL研究 OfflineMania 基线方法 数据集 赛车游戏
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