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安全强化学习中的政策分叉
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了高维连续动作空间中参数化强化学习策略的挑战，提出了多模式策略框架和重新参数化策略梯度方法。实证结果表明该方法在各种任务中优于以前的方法。
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关键要点
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研究高维连续动作空间中参数化强化学习策略的挑战。
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提出多模式策略框架以克服高斯参数化方法的限制。
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将连续RL策略建模为最优轨迹的生成模型。
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导出新颖的变分下界作为优化目标以促进环境探索。
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提出重新参数化策略梯度（RPG）方法，利用多模式策略参数化和学习的世界模型。
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RPG方法增强了探索能力和数据利用率。
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实证结果显示该方法在密集奖励任务中避免局部最优值。
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结合面向对象的内在奖励解决稀疏奖励环境的挑战。
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该方法在各种任务中优于以前的方法。
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项目页面提供代码和补充材料。
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