Uni-O4: 统一在线与离线深度强化学习及多步经验策略优化

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内容提要

本文介绍了一种名为家族离线到在线RL的框架,它能够自适应地平衡策略改进和约束强度,实现更高的策略性能上限。该框架利用通用模型训练一族具有不同改进/约束强度的策略,并使用平衡模型为每个状态选择适当的策略。实验证明,该框架相对于现有方法具有统计显著改进,在D4RL基准上实现了最先进的性能。

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