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Sample and Computationally Efficient Continuous-Time Reinforcement Learning with General Function Approximation
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内容提要
本研究提出了一种高效的连续时间强化学习（CTRL）算法，解决了其在一般函数逼近环境下的理论不足。通过乐观的置信集，首次提供样本复杂性保证，证明该算法在连续控制任务中能显著减少策略更新和运行次数。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的连续时间强化学习（CTRL）算法，解决了其在一般函数逼近环境下的理论不足。
- 该算法基于模型，具有样本和计算的高效性。
- 通过乐观的置信集，首次提供样本复杂性保证。
- 研究证明该算法在连续控制任务中能显著减少策略更新和运行次数。
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