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f - 策略梯度：一种使用 f - 散度的目标条件化强化学习的通用框架
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了策略梯度方法在强化学习中的应用，探究了参数化策略和表格化策略参数化的差异，并提供了平均情况下的逼近保证。
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关键要点
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研究了策略梯度方法在强化学习中的应用。
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提供了在马尔可夫决策过程中的计算、逼近和样本量特征的可证特征化。
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探究了参数化策略和表格化策略参数化的差异。
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提供了平均情况下的逼近保证。
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通过与分布转变下的监督学习的联系，避免了最坏情况下对状态空间大小的显式依赖。
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