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离线训练用于在线 RL: 解耦策略学习以减轻探索偏见

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文介绍了一种自适应策略学习框架，该框架集成了离线学习和在线学习。它采用乐观/贪婪和悲观更新策略来提高离线数据集的质量，从而实现高样本效率。

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