反復オフポリシー深層強化学習の高速化

このArXiv論文は、反復オフポリシー深層強化学習の効率を改善する新しい方法を提示している可能性があります。この研究は、より速いトレーニング時間と、これらのRL技術のより幅広い適用につながる可能性があります。

• •反復オフポリシーRLの計算コストに対処します。
• •潜在的に新しいアルゴリズムまたはアーキテクチャの改善を導入します。
• •RLモデルのトレーニングに必要な時間の削減を目指しています。