SACn: n-ステップリターンによるソフトアクター・クリティックの強化

この論文はおそらく、nステップリターンを組み込むことによって、ソフトアクター・クリティック（SAC）アルゴリズムの改善を探求し、より速く、より安定した学習につながる可能性があります。具体的な変更とそのパフォーマンスへの影響を分析することは、論文の貢献を理解するために不可欠です。

• •SACnは、学習効率を向上させることを目指して、SACアルゴリズムにnステップリターンを導入します。
• •この論文は、強化学習におけるサンプル効率や安定性などの課題に対処することに焦点を当てている可能性があります。
• •この研究では、提案された修正の有効性を示す実験結果が提示される可能性があります。