等变离线强化学习
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用有限数量的演示,本研究探讨了在离线强化学习中使用 $SO (2)$- 等变神经网络的可能性,并通过实验证明了等变性如何提高低数据情况下的离线学习算法。
该研究提出了一种基准方法,使用强化学习代理在模拟中训练的离线学习数据,实现真实世界机器人任务。研究评估了开源离线强化学习算法,并提供了可重现的实验设置。
通过使用有限数量的演示,本研究探讨了在离线强化学习中使用 $SO (2)$- 等变神经网络的可能性,并通过实验证明了等变性如何提高低数据情况下的离线学习算法。
该研究提出了一种基准方法,使用强化学习代理在模拟中训练的离线学习数据,实现真实世界机器人任务。研究评估了开源离线强化学习算法,并提供了可重现的实验设置。