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Primal-Dual Spectral Representation for Off-Policy Evaluation
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内容提要
本文提出了新算法SpectralDICE，旨在解决政策评估中的鞍点优化问题。该算法通过谱分解简化对偶变量的计算，提升了效率和样本利用率，并在基准测试中表现出色。
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关键要点
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本文提出了新算法SpectralDICE，旨在解决政策评估中的鞍点优化问题。
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SpectralDICE通过谱分解简化对偶变量的计算，提升了效率和样本利用率。
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该算法在多种基准测试中表现出色。
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研究结果提供了严格的理论样本复杂度保证。
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