offline rl without off-policy evaluation

离线强化学习是指将离线数据用于训练强化学习代理，这样可以实现大规模的、高效的强化学习。离线强化学习面临的一个问题是如何对代理进行评估，以衡量它们的表现。传统的策略评估方法是使用蒙特卡罗采样，但这种方法需要在线交互，并且成本很高。

近年来，出现了一种名为“offline rl without off-policy evaluation”的新方法，它是一种无需策略评估的离线强化学习方法。这个方法的核心思想是利用不同策略下的经验来学习代理的行为价值函数。具体来说，它使用重要性采样来从任意策略的历史经验中抽样，以估计目标策略的价值函数。然后，它使用一种名为“最小二乘被修正”的方法，通过调整重要性权重，来消除由于偏见引起的误差。

使用这种方法，代理可以高效地从大量离线数据中学习，而无需在线互动或者复杂的策略评估。然而，它也存在一些挑战，例如如何确定代理的默认策略和目标策略的变化如何影响算法的性能。尽管存在这些挑战，offline rl without off-policy evaluation已成为一种非常有用的离线强化学习方法，可以应用于各种不同的领域。