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TOOL · CL_38262 · May 18 · 15:01

DiPRL方法学习强化学习的离散程序化策略

研究人员开发了DiPRL，一种用于强化学习中学习离散程序化策略的新颖方法。该方法旨在克服在将连续程序松弛转换为离散形式时常出现的性能下降问题。通过在训练过程中鼓励策略变得近乎离散，DiPRL避免了单独微调阶段的需要，并保持了程序化策略的表达能力。