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摘要
摘要
随着机器学习的不断发展，人工智能技术在各个领域得到了应用。其中强化
学习已经在游戏领域如视频类游戏、棋牌游戏中取得了很大的应用进展。但是如
何将强化学习高效地应用于医疗、自动驾驶、机械控制等探索交互成本较高的真
实工业环境中，仍然是强化学习发展中面临的挑战。
离线强化学习通过使用静态的离线数据集来训练智能体，避免了探索可能
带来的成本损失。但是由于离线数据集中的行为策略和优化的目标策略分布不
一致，训练过程中
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