BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-09T00:00:00Z

Policy-Agnostic Reinforcement Learning: Offline and Online Fine-Tuning for Any Class and Structure

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内容提要

本研究提出了一种无政策依赖的强化学习（PA-RL）方法，旨在解决现有强化学习在不同策略适应性不足的问题。PA-RL通过通用监督学习损失替代传统的策略改进步骤，使机器人策略微调性能提升40%至70%，样本效率提高两倍。

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标签

强化学习 无政策依赖 机器人策略 样本效率 策略微调