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ALBUM: Offline-Reinforcement-Learning ohne Zielnetzwerke und mit weniger Speicher
wissnox@ai:~$ cat news_1

› Das Papier "Lifted Bellman Linear Programming for Offline Reinforcement Learning" von Hyukjun Yang, Jongchan Park, Narim Jeong und Donghwan Lee wurde am 21.
wissnox@ai:~$ cat news_2

› September 2026 auf arXiv eingereicht und am 25.
wissnox@ai:~$ cat news_3

› September 2026 in einer zweiten Version aktualisiert.Das Problem mit dem üblichen VorgehenBeim Offline-Reinforcement-Learning wird ein sogenannter Kritiker trainiert, indem man einen Regressionsfehler gegenüber sogenannten Bootstrap-Zielwerten minimiert.
wissnox@ai:~$ cat news_4

› Diese Zielwerte werden durch Zielnetzwerke stabilisiert, die mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) aktualisiert werden.
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