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在线估计和推断：强化学习中鲁棒政策评估
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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
该文介绍了一种在线鲁棒的策略评估过程，基于巴哈多表示建立了估计器的极限分布，并开发了一种完全在线的过程，以基于渐近分布进行高效的统计推断。该方法将鲁棒统计与强化学习中的统计推断联系起来，为策略评估提供了更可靠的方法。数值实验验证了该算法的有效性。
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关键要点
- 开发了一种在线鲁棒的策略评估过程。
- 基于巴哈多表示建立了估计器的极限分布。
- 开发了一种完全在线的过程，以基于渐近分布进行高效的统计推断。
- 将鲁棒统计与强化学习中的统计推断联系起来。
- 为策略评估提供了更可靠的方法。
- 通过数值实验验证了算法的有效性。
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