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Enhancing Decision Transformers through Diffusion-based Trajectory Branch Generation
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内容提要
本研究提出了一种基于扩散的轨迹分支生成方法，解决了决策变换器在离线强化学习中的次优轨迹收敛问题，提升了策略学习效果。实验结果显示，该方法在D4RL基准测试中优于现有的序列建模方法。
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关键要点
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本研究提出了一种基于扩散的轨迹分支生成方法。
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该方法解决了决策变换器在离线强化学习中的次优轨迹收敛问题。
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通过扩大数据集中轨迹的多样性，提升了策略学习效果。
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实验结果显示，该方法在D4RL基准测试中优于现有的序列建模方法。
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