通过价值函数预训练的互联网视频机器人离线强化学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究通过开发一种基于时间差分学习的系统，在机器人离线增强学习中利用大规模人类视频数据集，展示了通过视频数据集进行价值学习相较于其他视频数据学习方法更具有推广性，并且与机器人多样化数据的离线增强学习方法结合，产生在操作任务中执行更好、更稳定和具有广泛泛化性能的价值函数和策略。
该文介绍了从先前记录的数据中学习策略的前景方向，以实现真实世界机器人任务。作者提出了一个基准，包括使用强化学习代理在模拟中训练的两个任务的熟练操纵平台的大量离线学习数据的收集，并提供了在真实世界机器人系统和模拟中执行学习策略的选项以进行高效调试。作者还评估了知名的开源离线强化学习算法，并为真实系统上的离线强化学习提供了可重现的实验设置。
