论文将离线RL理论保证扩展至参数化策略

Xiang Li、Yuheng Zhang、Nan Jiang 在论文（v5）中研究一般函数逼近下的离线强化学习，把此前只适用于有限小动作空间的可计算算法（如 PSPI）的理论保证扩展到覆盖大动作空间或连续动作空间的参数化策略类。 论文摘要称，参数化策略的关键难点是上下文耦合；作者通过连接镜像下降与自然策略梯度，提出新的分析、理论保证和算法启示，并揭示离线强化学习与模仿学习之间的一种统一关系。材料仅提供论文摘要，未说明实验、基准或具体代码细节。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。