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off-policy的方法将收集数据作为RL算法中单独的一个任务,它准备两个策略:行为策略(behavior policy)与目标策略(target policy)。Off-policy是一种灵活的方式,如果能找到一个“聪明的”行为策略,总是能为算法提供最合适的样本,那么算法的效率将会得到提升。对于这种需要用另外一个策略的数据(off-policy)来精确估计状态值的任务,需要用到重要性采样的方法

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