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Application of Linear Regression Method in Deep Reinforcement Learning for Continuous Action Scenarios
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种双重最小二乘深度确定性策略梯度（DLS-DDPG）方法，以解决现有LS-DQN在连续动作中的局限性。通过在MuJoCo环境中的实验，验证了线性回归更新在某些任务中的性能提升，但正则化项的问题仍需进一步解决。
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关键要点
- 本研究提出了一种双重最小二乘深度确定性策略梯度（DLS-DDPG）方法，以解决现有LS-DQN在连续动作中的局限性。
- DLS-DDPG方法结合了线性回归与深度确定性策略梯度技术。
- 通过在MuJoCo环境中的实验，验证了线性回归更新在某些任务中的性能提升。
- 正则化项的问题仍需进一步解决。
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