基于约束潜在动作策略的模型驱动离线强化学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对离线强化学习中使用静态数据集导致的政策生成不在分布内的问题，提出了一种新的方法——约束潜在动作策略（C-LAP）。通过学习观察与动作的联合分布生成模型，将政策学习视为一个受限目标，有效地消除了对贝尔曼更新的额外不确定性惩罚需求，并显著减少了学习政策所需的梯度步骤。实验表明，C-LAP与先进方法具有竞争力，特别是在具有视觉观察的数据集上表现优异。
本文提出了一种新方法——约束潜在动作策略（C-LAP），旨在解决离线强化学习中因静态数据集导致的政策生成不在分布内的问题。C-LAP通过学习观察与动作的联合分布，显著减少了学习政策所需的梯度步骤，并在实验中表现出色。
