机构名称：
¥ 1.0
对此限制的潜在补救措施正在扩大算法利用的反馈。一种这样的方法是事后观察经验重播（她）（Andrychowicz等，2017）。她建立在Bellman方程式上以学习通用价值功能（Sutton等，2011; Schaul等，2015）。假设目标是达到某种目标状态，标准值函数仅根据其达到此目标的能力来估计状态的价值。相比之下，通用价值函数可预测任何其他状态的任何状态。她利用学习过程中遇到的状态来学习这种普遍的价值功能，利用富裕的反馈，而不是达到目标是否达到目标。考虑到这一点，文献中的几项作品应用于ATP（Aygéun等，2022； Trinh等，2024； Poesia等，2024）。
基于Bellman的强化学习中的理论障碍
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