Stabilization Phase of Effective Q-Learning in High Update-Data Ratio Reinforcement Learning
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种新方法，通过分离训练阶段提高深度强化学习的样本效率，结合Dropout Q-Functions算法，减少梯度更新次数，从而降低计算成本和训练时间。
🏷️
