distributional-reinforcement-learning

本文介绍了路径耦合贝尔曼流（PCBF），这是一种连续时间的分布强化学习方法，它使用流匹配来建模回报分布，而无需启发式投影。它通过将当前回报流和后续回报流通过共享的基础噪声耦合在一起，解决了以往基于流的方法中存在的边界不匹配和高方差问题。