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。

Stabilization Phase of Effective Q-Learning in High Update-Data Ratio Reinforcement Learning
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