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Distributionally Robust Q-Learning

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  1. TOOL · CL_93813 ·

    新的DRRL算法通过线性逼近实现有限时间收敛

    研究人员开发了一种新的分布鲁棒强化学习（DRRL）算法，即使在使用线性函数逼近的情况下也能提供有限时间收敛保证。该算法解决了现有DRRL方法的局限性，这些方法通常需要表格设置或特定的结构假设。新方法结合了目标网络和对偶函数逼近方案，利用矩跟踪批评者和后缀平均来实现收敛到最优鲁棒Q函数。