RL 数学 Note 10：离线强化学习算法 | Feixiang Tao
RL Mathematics 2026-05-12 · 1 min read

RL 数学 Note 10：离线强化学习算法

RL Mathematics CS285

AWR、AWAC、IQL、CQL 等离线 RL 算法，以及从离线到在线的迁移。

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CS 285 Lec 18：Offline RL Algorithms

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Series: RL Mathematics

  1. 1. RL 数学 Note 1：值函数与贝尔曼期望方程
  2. 2. RL 数学 Note 2：贝尔曼最优方程、值迭代与策略迭代
  3. 3. RL 数学 Note 4：随机近似、TD 与 Q-learning
  4. 4. RL 数学 Note 5：策略梯度、Baseline 与 Off-Policy
  5. 5. RL 数学 Note 6：序列决策与大语言模型的强化学习
  6. 6. RL 数学 Note 7：基于模型的强化学习
  7. 7. RL 数学 Note 8：基于模型的强化学习算法
  8. 8. RL 数学 Note 9：离线强化学习
  9. 9. RL 数学 Note 10：离线强化学习算法

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