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Yilei Chen

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TOOL · CL_133612 · Jul 9 · 04:00

新理论提供了可证明高效的离策略对抗模仿学习

研究人员开发了一个新的离策略对抗模仿学习（AIL）理论框架，解决了现有方法中常见的样本效率低下问题。这项工作首次为离策略AIL算法提供了理论保证，证明了重用近期策略的样本不会损害收敛性。研究结果表明，数据可用性增加的好处 outweighs 分布偏移误差，支持离策略AIL的样本效率。