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无模型随机过程建模与优化：基于归一化流的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种统一框架，将贝尔曼方程中的随机性视为外部噪声的确定性函数，支持连续控制策略的学习。介绍了一系列策略梯度算法，从无模型到有模型的方法，仅需环境观察，减少模型误差影响。算法在随机控制问题和物理模拟中应用，特别是SVG（1）在连续领域中有效地学习模型、价值函数和策略。
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关键要点
- 提出了一种使用反向传播学习连续控制策略的统一框架。
- 将贝尔曼方程中的随机性视为外源噪声的确定性函数，以支持随机控制。
- 开发了一系列通用策略梯度算法，包括从有值函数的无模型方法到无值函数的有模型方法。
- 算法只需环境观察，减少模型误差的影响。
- 首先在玩具随机控制问题上应用这些算法，随后在物理模拟中应用。
- 变体SVG（1）在连续领域中有效地学习模型、价值函数和策略。
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