Curriculum Goal-Conditioned Imitation for Offline Reinforcement Learning
Offline reinforcement learning (RL) enables learning policies from precollected datasets without online data collection. Although it offers the possibility to surpass the performance of the datasets, most existing offline RL algorithms struggle to compete with behavior cloning policies in many datas...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on games Jg. 16; H. 1; S. 102 - 112 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Piscataway
IEEE
01.03.2024
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2475-1502, 2475-1510 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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