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Offline-zu-Online-RL
Ein Trainingsparadigma, das eine Politik offline aus einem statischen Datensatz initialisiert und sie dann online mit zusätzlicher Umgebungsinteraktion verfeinert. Die Offline-Phase bietet eine gute Initialisierung, die unsichere frühe Exploration vermeidet; die Online-Phase verbessert die Leistung über die Offline-Daten hinaus. IQL und CQL sind häufige Offline-Phasen für Robotermanipulation.