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S$^2$AC：基于能量的 Stein Soft Actor Critic 强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种名为S^2AC的最大熵强化学习算法，通过使用参数化的Stein变分梯度下降作为基础策略，能够高效学习表达性策略。实证结果表明，在多目标环境中，S^2AC相较于SQL和SAC能够提供更优的最大熵目标解，并在MuJoCo基准测试中胜过SAC和SQL。
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关键要点
- 提出了一种名为S^2AC的最大熵强化学习算法。
- S^2AC使用参数化的Stein变分梯度下降作为基础策略。
- 该算法能够高效学习表达性策略。
- 实证结果显示S^2AC在多目标环境中优于SQL和SAC。
- 在MuJoCo基准测试中，S^2AC胜过SAC和SQL。
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