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快速收敛的Softmax策略镜像上升
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种改进的策略镜像上升算法（SPMA），有效解决了自然策略梯度方法在大规模状态-动作空间中收敛速度慢的问题。SPMA无需对动作进行规范化，能够快速接近最优值函数，并在多个基准测试中表现出色。
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关键要点
- 本研究提出了一种改进的策略镜像上升算法（SPMA）。
- SPMA有效解决了自然策略梯度方法在大规模状态-动作空间中收敛速度慢的问题。
- SPMA无需对动作进行规范化，能够快速接近最优值函数。
- SPMA在多个基准测试中表现出色，保持线性收敛。
- SPMA能够实现对非线性函数逼近的扩展，解决了传统算法的局限性。
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