policy constraints | BriefGPT

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强化学习的双重视角对政策约束的施加
通过使用一种通用的原始对偶框架，将经典优化和控制理论与基于值和演员 - 评论家强化学习方法结合，本研究旨在统一和整合现有技术，并为学习的策略施加附加约束。构建出的 $ exttt {DualCRL}$ 算法支持各种策略约束的组合，在训练过程
PDF2 months ago
机器人技能学习的动作量化离线强化学习
我们提出了一种自适应的行动量化方案，通过使用 VQ-VAE 学习状态条件的行动量化，避免了行动空间的指数爆炸问题，并通过离线强化学习方法在基准测试中改进了性能，同时在 Robomimic 环境中的复杂机器人操作任务中，离线强化学习算法通过离
PDF9 months ago
大型语言模型中 RLHF 的秘密第一部分: PPO
大型语言模型对人工通用智能发展提出了一个使命，与人类对齐是其最重要的挑战，强化学习与人类反馈是支撑此追求的关键技术，并探讨了在 PPO 算法中影响策略代理训练的部件，并提出了 PPO-max 增强版本以提高策略模型的训练稳定性，总结了与 S
PDFa year ago
离线优先经验回放
提出了一种基于优先重现经验的离线强化学习算法，通过一类设计良好的优先级函数来更频繁地访问高回报的转移，从而缓解了分布移位问题并提高了算法性能。
PDFa year ago