Value-aware Importance Weighting for Off-policy Reinforcement Learning
Importance sampling is a central idea underlying off-policy prediction in reinforcement learning. It provides a strategy for re-weighting samples from a distribution to obtain unbiased estimates under another distribution. However, importance sampling weights tend to exhibit extreme variance, often...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2023-06 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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