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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on games Jg. 16; H. 1; S. 102 - 112
Hauptverfasser: Feng, Xiaoyun, Jiang, Li, Yu, Xudong, Xu, Haoran, Sun, Xiaoyan, Wang, Jie, Zhan, Xianyuan, Chan, Wai Kin
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
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