強化學習論文筆記：Real-Time Reinforcement Learning
Real-time Reinforcement Learning 簡介 NeurIPS 2019上蒙特利爾大學的工作 在連續時間的決策任務中，環境在動作選擇時是實時變化的。作者定義了實時馬爾可夫決策過程（RTMDP）並提出強化學習算法Real-Time Actor-Critic（RTAC），相比於傳統方法能夠更好地學習實時環境下的最優策略 問題 存在動作選擇延遲的連續時間馬爾可夫環境下的實
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