Cross-fitted Proximal Learning for Model-Based Reinforcement Learning
基于交叉验证的近端学习用于基于模型的强化学习
机构 * Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种交叉验证的近端学习方法，用于解决基于模型的强化学习中因隐藏混淆导致的模型偏差问题，通过更高效利用数据提高估计精度。
