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混合强化学习突破线性马尔可夫决策过程中的样本数量限制
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过高效算法解决了混合强化学习在无单一策略集的情况下改善纯离线和纯在线RL所建立的下界的问题，为混合RL提供了最严格的理论保证。
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关键要点
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本研究解决了混合强化学习在无单一策略集假设下的问题。
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研究探讨了混合强化学习是否可以改善纯离线和纯在线RL的下界。
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通过研发高效算法，研究在提高误差或后悔界限方面取得了显著进展。
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为线性马尔可夫决策过程中的混合RL提供了最严格的理论保证。
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