多功能安全强化学习的约束条件策略优化
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们提出了一种适用于实际动态应用的 Conditioned Constrained Policy Optimization (CCPO) 框架,通过引入 Versatile Value Estimation (VVE) 和 Conditioned Variational Inference (CVI) 两个关键模块,在训练效率和零 - shot...
该研究提出了一种新的期望最大化方法,从概率推理的角度解决了安全增强学习问题,实现了更稳定和更高效的学习表现。在连续机器人任务的实验中,取得了显著的约束满足性能和样本效率提升。