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Robot Policy Transfer under Online Demonstration: An Active Reinforcement Learning Approach
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内容提要
本研究提出了一种主动学习示范算法，解决了传统离线示范在政策迁移中的协方差偏移问题。实验结果表明，该方法在机器人场景中显著提升了政策迁移的成功率和样本效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种主动学习示范算法。
- 该算法解决了传统离线示范在政策迁移中的协方差偏移问题。
- 通过引入在线示范，优化了在线专家示范的时机和内容。
- 实验结果显示，该方法在多个机器人场景中显著提高了政策迁移的成功率和样本效率。
- 研究展示了该算法在实际机器人操作中的有效性。
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