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高维奖励的离策略强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文研究了具有线性函数逼近的离线强化学习问题，并提出了一种计算效率高的算法。该算法在数据集的单策略覆盖条件下成功，输出的策略价值至少等于数据集覆盖良好的任何策略的价值。算法在固有贝尔曼误差为0的情况下提供了第一个保证，并且在固有贝尔曼误差为正值的情况下，算法的次最优误差与固有贝尔曼误差的平方根成比例。该算法的下界与强化学习在错误建模情况下的其他设置形成对比。
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关键要点
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该论文研究了具有线性函数逼近的离线强化学习问题。
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主要假设是MDP具有低固有贝尔曼误差，线性值函数对贪婪策略具有线性贝尔曼备份。
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提出了一种计算效率高的算法，在单策略覆盖条件下成功。
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输出的策略价值至少等于数据集覆盖良好的任何策略的价值。
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在固有贝尔曼误差为0的情况下，算法提供了第一个保证。
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在固有贝尔曼误差为正值的情况下，算法的次最优误差与固有贝尔曼误差的平方根成比例。
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证明了无法改进次最优误差与固有贝尔曼误差平方根的比例关系。
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算法的下界与强化学习在错误建模情况下的其他设置形成对比。
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