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梯度可以训练奖励模型：离线逆强化学习和动态离散选择模型的经验风险最小化方法
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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
本研究提出了一种基于梯度的全球收敛方法，解决动态离散选择模型的估计问题，克服了线性参数奖励的假设。通过经验风险最小化框架，在高维无限状态空间中有效应用，展示了其优越性和快速收敛性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于梯度的全球收敛方法。
- 该方法解决了动态离散选择模型的估计问题。
- 克服了对线性参数奖励的严格假设。
- 引入了经验风险最小化框架。
- 在高维无限状态空间中有效应用。
- 展示了优越性和快速全局收敛的理论保证。
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