在过去的几年中,深度强化学习取得了重大进展,在机器人控制,游戏和科学问题方面取得了成功。尽管RL方法提供了一种通用模式,代理可以从其自身与环境的交互中学习,但是对“主动”数据收集的要求也是将RL方法应用于实际问题的主要障碍,因为主动数据收集通常是昂贵且可能不安全。RL的另一种“数据驱动”范式,称为离线RL (或 批处理RL )最近,作为一种有效的现实世界RL的可行途径,它重新获得了普及。
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