训练一次,得到一个家庭:离线到在线强化学习的状态自适应平衡

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介绍了家族离线到在线RL框架,可自适应平衡策略改进和约束强度,提高强化学习性能。使用通用模型训练一族具有不同改进/约束强度的策略,并使用平衡模型为每个状态选择适当的策略。实验结果表明,该框架相对于现有方法具有显著的改进,并在D4RL基准上实现了最先进的性能。

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