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强化学习 之重要性采样

强化学习 之重要性采样_第1张图片
强化学习 之重要性采样_第2张图片

强化学习 之重要性采样_第3张图片
重要性用于离线蒙特卡洛的不足：
强化学习 之重要性采样_第4张图片
（1）使用重要性采样时会用什么方法避免pi非零而mu为零的问题？
一般使用一些平滑算法，例如拉普拉斯一类的平滑
在这里插入图片描述
这里beta是平滑的超参数。
还有一种就是clip，也就是ratio如果绝对值超过了某个阈值a，那就设置成这个a值（符号不变）。
这些方法其实都是损失了一点点bias，来换来bias的巨大下降。

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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