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基于模型的离线强化学习与可靠性保障的序列建模
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内容提要
本研究提出了一种“可靠性保障的变换器”（RT）算法，旨在解决离线强化学习中的不可靠轨迹问题。RT算法通过计算轨迹的累计可靠性，生成高回报轨迹，并在多个基准任务中表现出优越性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法“可靠性保障的变换器”（RT）
- RT算法旨在解决离线强化学习中的不可靠轨迹问题
- 通过计算轨迹的累计可靠性，RT算法能够消除不可靠轨迹
- RT算法有效地从现有离线数据中生成高回报轨迹
- 理论证明显示RT在策略学习中的性能保障
- RT在多个基准任务上表现出优越性，优于最先进模型
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