Asymmetric REINFORCE for off-Policy Reinforcement Learning: Balancing positive and negative rewards

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Arnal, Charles, Narozniak, Gaëtan, Cabannes, Vivien, Tang, Yunhao, Kempe, Julia, Munos, Remi
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Machine Learning Computation and Language
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2506.20520