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。

江少

2020-12-24

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2020-12-19

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