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强化学习中的退化策略：限制策略优化方法中的替代目标方差
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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
本文提出了一种适用于主流政策优化算法的强化学习框架，通过引入 dropout 技术，避免了代理目标方差过度增加，并在 Atari 2600 环境中验证了 D-PPO 相对于 PPO 算法在性能上取得了显著的改进。
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关键要点
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提出了一种适用于主流政策优化算法的强化学习框架。
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引入了 dropout 技术，避免了代理目标方差过度增加。
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在 Atari 2600 环境中验证了 D-PPO 相对于 PPO 算法的性能改进。
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D-PPO 有效限制了训练过程中代理目标方差的过度增加。
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