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A Unified Framework for Causal Imitation Learning under Hidden Confounding Factors

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内容提要

该研究提出了一种统一框架，解决因果模仿学习中的隐性混杂因子问题，并引入新算法DML-IL，显著提升政策学习的准确性，实验结果优于现有算法。

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