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回报上限：样本高效的条件风险价值策略梯度优化
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种通过设定轨迹总回报上限来优化条件风险价值（CVaR）的方法，旨在解决现有策略梯度方法中因大量丢弃轨迹而导致的样本效率低下问题。实验结果表明，该方法在多个环境中显著提升了性能。
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关键要点
- 本文提出了一种通过设定轨迹总回报上限来优化条件风险价值（CVaR）的方法。
- 该方法旨在解决现有策略梯度方法中因大量丢弃轨迹而导致的样本效率低下问题。
- 实验结果表明，该方法在多个环境中显著提升了性能。
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