Batch Constrained Q-learning (BCQ)

Distribution Shift

Fenômeno em que a distribuição dos estados-ações visitados pela política aprendida difere significativamente da distribuição do conjunto de dados offline. Este desvio pode levar a estimativas de valor enviesadas e a um desempenho degradado durante a implementação.

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