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变分课程增强学习用于无监督技能发现
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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
本文提出了VCRL和VUVC两种方法，分别用于课程学习和无监督技能发现。通过复杂导航和机器人操作任务验证了该方法的有效性，并以零次设定下的真实世界机器人导航任务为例，证明了通过该方法发现的技能能够成功完成任务，并且将这些技能与全局规划器相结合可以进一步提高性能。
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关键要点
- 提出了变分课程强化学习（VCRL）和值不确定性变分课程（VUVC）两种方法。
- VCRL用于课程学习，VUVC用于无监督技能发现。
- 训练技能的顺序影响样本效率，学习复杂技能仍具挑战性。
- VUVC在一定正则条件下能加快状态熵的增加。
- 通过复杂导航和机器人操作任务验证了方法的有效性。
- 在零次设定下的真实世界机器人导航任务中，发现的技能能够成功完成任务。
- 将发现的技能与全局规划器结合可以进一步提高性能。
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