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离线强化学习中的结构化非稳定性数据集
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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
离线强化学习通过使用不同行为策略收集的转换来解决强化学习需要大量数据的问题。该方法基于对比预测编码，识别离线数据集中的非稳定性，并在训练和评估过程中进行预测。实验证明该方法在连续控制任务和高维运动任务中表现优于基线方法。
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关键要点
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当前强化学习受到需要大量数据的限制。
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离线强化学习通过使用不同行为策略收集的转换来解决数据需求问题。
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提出了一种基于对比预测编码的方法，识别离线数据集中的非稳定性。
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该方法在训练策略时考虑非稳定性，并在评估过程中进行预测。
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实验证明该方法在连续控制任务和高维运动任务中表现优于基线方法。
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该方法通常达到了最优性能。
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