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关于损失函数和误差累积在基于模型的强化学习中的注释
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了模型驱动强化学习中的困惑，即如何解决不良经验与理论性质之间的矛盾。通过构造反例，证明了“MuZero loss”在随机环境中的失败和确定性环境中的样本复杂度。
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关键要点
- 模型驱动的强化学习在理论理解上存在困惑。
- 研究探讨如何解决不良经验与理论性质之间的矛盾。
- 经验上流行算法的局限性被讨论。
- 通过构造反例证明了“MuZero loss”在随机环境中的失败。
- 在确定性环境中，具有足够覆盖数据的情况下，样本复杂度呈指数增长。
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