DEFlow深度平衡流策略论文发布
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DEFlow深度平衡流策略论文发布
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报道摘要
DEFlow 是一种深度平衡流策略,用隐式欧拉积分替代显式欧拉采样,将全部中间动作作为平衡系统联合求解,并结合隐式微分与离散变量变换公式计算最终动作密度,从而在 soft actor-critic 中实现 off-policy 训练且无需对求解器迭代反向传播。
摘自 arXiv cs.RO
最新进展10月15日 12:00
DEFlow:深度平衡流最大熵强化学习报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.RODEFlow:深度平衡流最大熵强化学习
DEFlow 是一种深度平衡流策略,用隐式欧拉积分替代显式欧拉采样,将全部中间动作作为平衡系统联合求解,并结合隐式微分与离散变量变换公式计算最终动作密度,从而在 soft actor-critic 中实现 off-policy 训练且无需对求解器迭代反向传播。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。