A systematic study of offline reinforcement learning : methodological evolution and algorithmic design
L'apprentissage par renforcement hors ligne (offline RL) vise à apprendre des politiques de décision à partir de données fixes, sans interaction avec l'environnement. Il est pertinent lorsque la collecte en ligne est coûteuse, risquée ou impossible. Toutefois, l'offline RL se heurte à des défis fondamentaux, notammen...
Xin-Chen Han
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