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用分层潜在技能提升自主驾驶的离线强化学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的离线强化学习代理，通过减去基于奖励的勘探法的探索奖励，使策略保持在数据集的支持范围内，并连接到对学习策略向数据集的普遍约束的正则化。该代理通过基于变分自动编码器的预测误差的奖励进行实例化，并在一组连续控制运动和操作任务的状态下证明了其竞争力。
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关键要点
- 提出了一种新的离线强化学习代理。
- 通过减去基于奖励的勘探法的探索奖励，使策略保持在数据集的支持范围内。
- 将该方法与对学习策略向数据集的普遍约束的正则化相连接。
- 代理通过基于变分自动编码器的预测误差的奖励进行实例化。
- 在一组连续控制运动和操作任务的状态下证明了该代理的竞争力。
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