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Debiased Model-based Representations for Sample-efficient Continuous Control

यह शोध पत्र DR.Q का प्रस्ताव करता है, जो एक डिबायस्ड मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व एल्गोरिदम (debiased model-based representation algorithm) है जो स्टेट-एक्शन पेयर्स और नेक्स्ट स्टेट्स के बीच म्यूचुअल इंफॉर्मेशन को अधिकतम करके और ओवरफिटिंग एवं रिप्रेजेंटेशन बायस को कम करने के लिए फेड ड प्राथमिकता प्राप्त अनुभव पुनरावृत्ति (faded prioritized experience replay) का उपयोग करके निरंतर नियंत्रण (continuous control) में सैंपल दक्षता को बढ़ाता है।

मूल लेखक: Jiafei Lyu, Zichuan Lin, Scott Fujimoto, Kai Yang, Yangkun Chen, Saiyong Yang, Zongqing Lu, Deheng Ye

प्रकाशित 2026-05-13

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Jiafei Lyu, Zichuan Lin, Scott Fujimoto, Kai Yang, Yangkun Chen, Saiyong Yang, Zongqing Lu, Deheng Ye

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को चलना, दौड़ना या बास्केटबॉल खेलना सिखा रहे हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में, इसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning) कहा जाता है। रोबोट चीजों को आजमाकर, असफल होकर, एक "स्कोर" (पुरस्कार/रिवॉर्ड) प्राप्त करके और फिर से प्रयास करके सीखता है।

समस्या यह है कि रोबट आमतौर पर कुशलता से सीखने में बहुत खराब होते हैं। बिना गिरे चलना सीखने के लिए उन्हें वर्षों (लाखों चरणों) तक अभ्यास करने की आवश्यकता हो सकती है। यह महंगा और धीमा है।

इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ता मॉडल-बेस्ड रिप्रेजेंटेशन (Model-Based Representations) नामक एक तरकीब का उपयोग करते हैं। इसे एक "मानसिक मानचित्र" या "सपनों की दुनिया" देने के रूप में सोचें। केवल कैमरे के कच्चे पिक्सल या सेंसर के कच्चे नंबरों पर प्रतिक्रिया देने के बजाय, रोबोट यह समझने की कोशिश करता है कि दुनिया कैसे बदलती है, इसके नियम क्या हैं। यदि वह अपना पैर हिलाता है, तो आगे क्या होगा? इन नियमों को सीखकर, वह तेजी से सीख सकता है।

हालाँकि, यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान तरीके जिस तरह से रोबोट अपने "मानसिक मानचित्र" बनाते हैं, उसमें दो प्रमुख कमियां हैं। लेखक, जियाफेई ल्यू और उनके सहयोगियों ने इन कमियों को ठीक करने के लिए DR.Q (डीबायस्ड मॉडल-बेस्ड रिप्रेजेंटेशन्स फॉर क्यू-लर्निंग) नामक एक नया तरीका प्रस्तावित किया है।

यहाँ बताया गया है कि DR.Q कैसे काम करता है, सरल उपमाओं के माध्यम से:

वर्तमान तरीकों के साथ दो समस्याएँ

1. "नकली संरेखण" की समस्या (खराब मानचित्र)
वर्तमान तरीके रोबोट को भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए सिखाने की कोशिश करते हैं ताकि उसकी "भविबंधवाणी" संख्याओं के मामले में "वास्तविकता" के बिल्कुल समान दिखे।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक नई भाषा सीखने की कोशिश कर रहे हैं। एक बुरा शिक्षक आपसे कहता है, "बस सुनिश्चित करें कि आपका उच्चारण बिल्कुल मेरे जैसा सुनाई दे।" आप ध्वनियों की नकल तो पूरी तरह से कर सकते हैं, लेकिन आप वास्तव में शब्दों का अर्थ नहीं सीख रहे हैं। आप "कार" का अर्थ होने पर भी "सेब" बोल सकते हैं, लेकिन यदि ध्वनि पर्याप्त रूप से करीब है, तो शिक्षक खुश है।
पेपर का दावा: वर्तमान AI यही करता है। यह उस चीज़ और जो वास्तव में होता है के बीच की "दूरी" को कम करता है, लेकिन यह गारंटी नहीं देता कि रोबोट वास्तव में संबंध को समझता है। वह शोर या अप्रासंगिक विवरणों (जैसे आकाश का रंग) को याद कर सकता है बजाय इसके कि वह महत्वपूर्ण यांत्रिकी (जैसे कि पैर कैसे चलते हैं) को समझे।

2. "पुरानी खबर" की समस्या (खराब स्मृति)
रोबोट एक "रीप्ले बफर" से सीखते हैं, जो उनके द्वारा किए गए हर काम की एक डायरी की तरह है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि एक छात्र परीक्षा के लिए पढ़ाई कर रहा है। उनके पास उनकी पिछली सभी गलतियों की एक डायरी है।
- पुराना तरीका A (यूनिफॉर्म): वे डायरी के हर पन्ने को समान रूप से पढ़ते हैं, यहाँ तक कि पिछले साल की उबाऊ चीजों को भी।
- पुराना तरीका B (प्रायोरिटाइज्ड): वे केवल उन पन्नों को पढ़ते हैं जहाँ उन्हें बहुत खराब ग्रेड मिला (बड़ी गलतियाँ)। यह अच्छा है, लेकिन वे डायरी की उन्हीं पुरानी गलतियों को बार-बार पढ़ते रहते हैं। वे अतीत में फंस जाते हैं और अपनी हालिया प्रगति से नहीं सीख पाते।
पेपर का दावा: रोबोट पुराने, बुरे अनुभवों पर "अटक" जाते हैं। वे शुरुआती विफलताओं पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित (overfit) करते हैं और नए, उपयोगी सबक को अनदेखा कर देते हैं।

DR.Q समाधान

DR.Q इन दो समस्याओं को दो चतुर तरकीबों से ठीक करता है:

1. "गहरा संबंध" की तरकीब (म्युचुअल इंफॉर्मेशन)
केवल रोबोट को यह बताने के बजाय कि, "अपनी भविष्यवाणी को वास्तविकता जैसा दिखाओ," DR.Q कहता है, "सुनिश्चित करें कि आपकी भविष्यवाणी और वास्तविकता गहराई से जुड़ी हुई हैं।"

उपमा: शिक्षक के उच्चारण की नकल करने के बजाय, अब रोबोट को शब्दों के बीच के संबंध को समझने के लिए मजबूर किया जाता है। यदि आप "सेब" कहते हैं, तो रोबोट को यह समझना चाहिए कि अगला शब्द संभवतः "पाई" या "पेड़" होगा, न कि केवल यह कि ध्वनि समान है।
यह कैसे काम करता है: एल्गोरिदम एक विशेष गणितीय नियम (जिसे म्युचुअल इंफॉर्मेशन कहा जाता है) जोड़ता है जो रोबोट के आंतरिक "मानसिक मानचित्र" को दुनिया के काम करने के सबसे महत्वपूर्ण विवरणों को पकड़ने के लिए मजबूर करता है, और बेकार के शोर को अनदेखा करता है। यह सुनिश्चित करता है कि मानचित्र नियमों का एक सच्चा प्रतिबिंब है, न कि केवल एक सस्ती नकल।

2. "ताज़ा और महत्वपूर्ण" की तरकीब (फेडेड प्रायोरिटाइज्ड रीप्ले)
DR.Q इस बात को बदल देता है कि रोबोट अपनी डायरी कैसे पढ़ता है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि एक डायरी है जहाँ पन्नों को दो चीजों द्वारा वजन दिया जाता है:
1. आपने उससे कितना सीखा (क्या आपने बड़ी गलती की? बहुत बढ़िया, इसे पढ़ें!)।
2. वह कितना नया है (क्या यह पिछले साल का है या कल का?)।
यह कैसे काम करता है: DR.Q एक "फेडेड" (धुंधला होने वाला) सिस्टम का उपयोग करता है। यदि कोई गलती बहुत बड़ी है, तो उसे ध्यान दिया जाता है। लेकिन यदि वह गलती बहुत समय पहले की है, तो उसका महत्व "धुंधला" (fade) होता जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि रोबोट हालिया, मूल्यवान पाठों पर ध्यान केंद्रित करे और पुराने, अप्रासंगिक विफलताओं पर अटकना बंद कर दे। यह बड़ी गलतियों से सीखने और अपडेट रहने के बीच संतुलन बनाता है।

परिणाम

लेखकों ने DR.Q का परीक्षण 73 अलग-अलग रोबोट कार्यों पर किया, जिसमें साधारण चलने से लेकर ह्यूमनॉइड रोबोट द्वारा बैकफ्लिप करने या कुत्ते के दौड़ने जैसे जटिल कार्य शामिल थे।

परिणाम: DR.Q ने लगभग सभी अन्य शीर्ष तरीकों की तुलना में तेजी से और बेहतर प्रदर्शन किया।
उपमा: जबकि अन्य रोबोट खड़े होने का तरीका समझने के लिए लड़खड़ा रहे थे, DR.Q पहले से ही मैराथन दौड़ रहा था। कुछ मामलों में, यह काफी बेहतर था, कभी-कभी बहुत बड़े अंतर से।
नियमों का एक सेट: सबसे अच्छी बात? उन्होंने हर एक कार्य के लिए बिल्कुल समान सेटिंग्स (हाइपरपैरामीटर्स) का उपयोग किया। उन्हें हर नए खेल के लिए रोबोट के दिमाग को बदलने की आवश्यकता नहीं थी; यह बस काम कर गया।

सारांश

यह पेपर DR.Q पेश करता है, जो रोबोट के सीखने का एक स्मार्ट तरीका है। यह रोबोट को बेकार विवरणों को रटने से रोकता है और उन्हें पुरानी गलतियों पर अटकने से रोकता है। दुनिया कैसे काम करती है इसकी गहरी समझ विकसित करने और ताज़ा, महत्वपूर्ण पाठों पर ध्यान केंद्रित करने के माध्यम से, DR.Q रोबोट को पहले की तुलना में बहुत तेज़ी से और अधिक विश्वसनीयता के साथ जटिल कौशल सीखने की अनुमति देता है।

तकनीकी सारांश: नमूना-कुशल निरंतर नियंत्रण के लिए डिबायस्ड मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व (Debiased Model-based Representations for Sample-efficient Continuous Control)

समस्या विवरण (Problem Statement)

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) एजेंट अक्सर नमूना अक्षमता (sample inefficiency) से ग्रस्त होते हैं, जिन्हें प्रभावी नीतियां सीखने के लिए व्यापक ऑनलाइन इंटरैक्शन की आवश्यकता होती है। जबकि मॉडल-फ्री विधियों ने विभिन्न तकनीकों के माध्यम से दक्षता में सुधार किया है, मॉडल-आधारित दृष्टिकोण परिवेश की गतिशीलता (dynamics) को सीखकर उच्च नमूना दक्षता प्रदान करते हैं लेकिन उनमें प्रशिक्षण लागत अधिक होती है। हालिया हाइब्रिड दृष्टिकोण मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व (स्टेट-एक्शन रिप्रजेंटेशन में लेटेंट डायनेमिक्स को एम्बेड करना) सीखने का प्रयास करते हैं ताकि डाउनस्ट्रीम एक्टर-क्रिटिक नेटवर्क को फीड किया जा सके, जिससे दोनों प्रतिमानों (paradigms) के लाभों को जोड़ा जा सके।

हालाँकि, लेखक मौजूदा मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व विधियों में दो महत्वपूर्ण स्रोतों के पूर्वाग्रह (bias) की पहचान करते हैं जो उप-इष्टतम प्रदर्शन की ओर ले जाते हैं:

प्रतिनिधित्व पूर्वाग्रह (Representation Bias): मौजूदा विधियाँ आमतौर पर वर्तमान स्टेट-एक्शन रिप्रजेंटेशन ( $z_{sa}$ ) और अगले स्टेट रिप्रजेंटेशन ( $z_{s'}$ ) के बीच संख्यात्मक विचलन (जैसे, मीन स्क्वेयर्ड एरर - MSE) को कम करती हैं। लेखक तर्क देते हैं कि यूक्लिडियन दूरी को कम करने से स्वाभाविक रूप से इन रिप्रजेंटेशन्स के बीच म्युचुअल इंफॉर्मेशन (mutual information) अधिकतम नहीं होती है। फलस्वरूप, सीखे गए प्रतिनिधित्व प्रासंगिक जानकारी को पकड़ने में विफल हो सकते हैं या रेडंडेंट तत्वों पर ओवरफिट हो सकते हैं, विशेष रूप से उच्च-आयामी स्थानों (high-dimensional spaces) में।
सैंपलिंग पूर्वाग्रह (Sampling Bias): मानक अनुभव रिप्ले रणनीतियाँ, जैसे कि यूनिफॉर्म सैंपलिंग या प्रायोरिटाइज्ड एक्सपीरियंस रिप्ले (PER), प्राइमेसी बायस (primacy bias) के प्रति संवेदनशील होती हैं। PER उन ट्रांजिशन को प्राथमिकता देता है जिनमें टेम्पोरल डिफरेंस (TD) एरर अधिक होता है, जो अक्सर शुरुआती, संभावित रूप से उप-इष्टतम अनुभवों के अनुरूप होते हैं। यह एजेंट को शुरुआती डेटा पर ओवरफिट होने का कारण बनता है जो वर्तमान पॉलिसी वितरण से काफी भिन्न हो सकता है, जिससे प्रशिक्षण अस्थिरता और निम्न प्रदर्शन होता है।

कार्यप्रणाली: DR.Q एल्गोरिदम (Methodology: The DR.Q Algorithm)

इन समस्याओं को संबोधित करने के लिए, लेखक DR.Q (Debiased model-based Representations for Q-learning) प्रस्तावित करते हैं, जो एक ऑफ-पॉलिसी RL एल्गोरिदम है जिसे सूचनात्मक मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ढांचा सीखने की प्रक्रिया को दो चरणों में विभाजित करता है: (i) मॉडल-आधारित उद्देश्यों का उपयोग करके स्टेट और स्टेट-एक्शन रिप्रजेंटेशन सीखना, और (ii) डाउनस्ट्रीम वैल्यू फंक्शन और पॉलिसियों को अनुकूलित करना।

1. प्रतिनिधित्व शिक्षण में म्युचुअल इंफॉर्मेशन मैक्सिमाइजेशन (Mutual Information Maximization in Representation Learning)

DR.Q एनकोडर ट्रेनिंग ऑब्जेक्टिव को मॉडिफाई करता है ताकि उनके विचलन को कम करने के साथ-साथ, स्टेट-एक्शन रिप्रजेंटेशन ( $z_{sa}$ ) और नेक्स्ट स्टेट रिप्रजेंटेशन ( $z_{s'}$ ) के बीच म्युचुअल इंफॉर्मेशन को स्पष्ट रूप से अधिकतम किया जा सके।

लेटेंट कंसिस्टेंसी लॉस (Latent Consistency Loss): प्रेडिक्टेड नेक्स्ट स्टेट रिप्रजेंटेशन और टारगेट नेक्स्ट स्टेट रिप्रजेंटेशन के बीच MSE को कम करता है।
म्युचुअल इंफॉर्मेशन लॉस (Mutual Information Loss): डायरेक्ट म्युचुअल इंफॉर्मेशन कैलकुलेशन की जटिलता से बचने के लिए, DR.Q InfoNCE लॉस (म्युचुअल इंफॉर्मेशन का एक लोअर बाउंड) का उपयोग करता है। यह लॉस सुनिश्चित करता है कि रिप्रजेंटेशन न केवल संख्यात्मक रूप से करीब हों, बल्कि लेटेंट डायनेमिक्स के बारे में साझा, सूचनात्मक ज्ञान को भी एनकोड करें।
सैद्धांतिक औचित्य (Theoretical Justification): लेखक सिद्ध करते हैं (Theorem 4.1) कि MSE को कम करने से म्युचुअल इंफॉर्मेशन बढ़ने की गारंटी नहीं मिलती है। इसके अलावा, वे दिखाते हैं (Lemma 4.2) कि म्युचुअल इंफॉर्मेशन को अधिकतम करने से करंट स्टेट-एक्शन के दिए जाने पर नेक्स्ट स्टेट का कंडीशनल एंट्रॉपी (conditional entropy) कम हो जाता है, जिससे एक अधिक डिटर्मिनिस्टिक और डिस्क्रिमिनेटिव लेटेंट डायनेमिक्स मॉडल बनता है, जो वैल्यू एस्टिमेशन एरर के अपर बाउंड को टाइट करता है।

2. फेडेड प्रायोरिटाइज्ड एक्सपीरियंस रिप्ले (Faded Prioritized Experience Replay - Faded PER)

DR.Q प्राइमेसी बायस को कम करने के लिए प्रायोरिटाइज्ड एक्सपीरियंस रिप्ले (PER) को एक फॉरगेट मैकेनिज्म (forget mechanism) के साथ जोड़कर एक नया सैंपलिंग स्ट्रैटेजी पेश करता है।

मैकेनिज्म: रिप्ले बफर में इसकी आयु के आधार पर एक डिके फैक्टर (decay factor) के साथ TD एरर मैग्नीट्यूड का उपयोग करके ट्रांजिशन $e_i$ के लिए सैंपलिंग प्रोबेबिलिटी $P(i)$ निम्नलिखित के समानुपाती है:
$P(i) \propto |\delta(i)|^\alpha (1 - \epsilon)^i$
जहाँ $\delta(i)$ TD एरर है, $\alpha$ एक स्मूथिंग कोएफिशिएंट है, और $\epsilon$ डिके रेट है।
प्रभाव: यह रणनीति उन ट्रांजिशन को उच्च प्राथमिकता देती है जो नए (हाल ही में जोड़े गए) और सूचनात्मक (बड़े TD एरर वाले) दोनों हैं। यह सुनिश्चित करता है कि पुराने अनुभव, भले ही शुरुआत में उनमें बड़े एरर रहे हों, धीरे-धीरे कम प्राथमिकता प्राप्त करें क्योंकि पॉलिसी विकसित होती है, जिससे एजेंट को पुराने डेटा पर ओवरफिट होने से रोका जा सके।
सैद्धांतिक विश्लेषण (Theoretical Analysis): लेखक प्रमेय 4.3 के तहत सैद्धांतिक सीमाएं प्रदान करते हैं, जो दिखाते हैं कि Faded PER के तहत, समान TD एरर वाले पुराने अनुभवों की सैंपलिंग प्रोबेबिलिटी नए अनुभवों की तुलना में स्पष्ट रूप से कम होती है, और पुराने अनुभवों के अपेक्षित सैंपलिंग समय सीमित (bounded) होते हैं।

मुख्य योगदान (Key Contributions)

DR.Q एल्गोरिदम: एक सामान्य ऑफ-पॉलिसी RL एल्गोरिदम जो विविध निरंतर नियंत्रण बेंचमार्क पर एक ही हाइपरपैरामीटर सेट का उपयोग करके मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व सीखता है।
डिबायस्ड रिप्रजेंटेशन लर्निंग: स्टैंडर्ड लेटेंट कंसिस्टेंसी लॉस के पूरक के रूप में InfoNCE-आधारित म्युचुअल इंफॉर्मेशन लॉस का परिचय, जो यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिनिधित्व पर्याप्त रूप से सूचनात्मक और अभिव्यंजक हों।
फेडेड प्रायोरिटाइज्ड एक्सपीरियंस रिप्ले: एक सैंपलिंग स्ट्रैटेजी जो हाई-एरर ट्रांजिशन को प्राथमिकता देने के लाभों और पुराने डेटा को भूलने की आवश्यकता के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाती है, जिससे प्राइमेसी बायस को कम किया जा सके।
व्यापक मूल्यांकन: तीन मानक बेंचमार्क (MuJoCo, DMC Suite, और HumanoidBench) से 73 कार्यों पर व्यापक अनुभवजन्य सत्यापन, जो मजबूती और सामान्यीकरण (generalizability) प्रदर्शित करता है।

प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

लेखकों ने DR.Q का मजबूत बेसलाइन्स, जिनमें मॉडल-फ्री विधियां (जैसे, SimBaV2, FoG, TD7) और मॉडल-आधारित विधियां (जैसे, MR.Q, TDMPC2, DreamerV3) शामिल हैं, के विरुद्ध मूल्यांकन किया।

प्रदर्शन (Performance): DR.Q लगातार स्टेट-ऑफ-द-आर्ट बेसलाइन्स के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन करता है। उल्लेखनीय सुधारों में शामिल हैं:
- DMC-Hard कार्यों पर SimBaV2 की तुलना में 15.5% की वृद्धि।
- HumanoidBench (डेक्सट्रस हैंड के साथ) कार्यों पर FoG में 58.9% का सुधार।
- DMC-Visual कार्यों पर MR.Q पर 26.8% की बढ़त।
नमूना दक्षता (Sample Efficiency): DR.Q श्रेष्ठ नमूना दक्षता प्राप्त करता है, जो अक्सर बेसलाइन्स से बड़े अंतर से आगे निकल जाता है। उदाहरण के लिए, यह चुनौतीपूर्ण dog-run कार्य पर 1 मिलियन एनवायरनमेंट स्टेप्स के भीतर औसत रिटर्न 700 से अधिक प्राप्त करने वाला पहला तरीका बताया गया है।
एब्लेशन स्टडीज (Ablation Studies): प्रयोग पुष्टि करते हैं कि InfoNCE लॉस या Faded PER मैकेनिज्म को हटाने से प्रदर्शन में महत्वपूर्ण गिरावट आती है, विशेष रूप से उच्च-आयामी कार्यों पर जिनमें रेडंडेंट स्टेट इंफॉर्मेशन होती है (जैसे, हाथों के साथ HumanoidBench)।
रिप्रजेंटेशन क्वालिटी: t-SNE विज़ुअलाइज़ेशन संकेत देते हैं कि DR.Q, MR.Q की तुलना में अधिक निरंतर और केंद्रित क्लस्टर सीखता है, जो लेटेंट स्पेस के बेहतर स्ट्रक्चरल लर्निंग का सुझाव देता है।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

पेपर का दावा है कि DR.Q उच्च-प्रदर्शन वाले सामान्य मॉडल-फ्री RL एल्गोरिदम बनाने की दिशा में एक ठोस कदम है। प्रतिनिधित्व शिक्षण (में म्युचुअल इंफॉर्मेशन मैक्सिमाइजेशन के माध्यम से) और एक्सपीरियंस रिप्ले (Faded PER के माध्यम से) में पूर्वाग्रहों को स्पष्ट रूप से संबोधित करके, DR.Q कार्य-विशिष्ट हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग या जटिल आर्किटेक्चरल परिवर्तनों की आवश्यकता के बिना मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करता है।

लेखक सीमाओं का भी उल्लेख करते हैं, जैसे कि विशिष्ट कार्यों जैसे Hopper-v4 पर कम प्रदर्शन (जिसे यूनिफाइड हाइपरपैरामीटर के उपयोग के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है) और सीमित प्रशिक्षण बजट के भीतर अत्यंत कठिन विजुअल कार्यों जैसे humanoid-run पर चुनौतियां। वे यह भी स्वीकार करते हैं कि एल्गोरिदम हार्ड एक्सप्लोरेशन या नॉन-मार्कोवियन कार्यों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। इन सीमाओं के बावजूद, यह कार्य प्रदर्शित करता है कि मॉडल-आधारित प्रतिनिधित्व को डिबायस करना निरंतर नियंत्रण में नमूना दक्षता बढ़ाने का एक व्यवहार्य मार्ग है।