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实体 Hongqiang Lin

Hongqiang Lin

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  1. RESEARCH · CL_91432 ·

    新研究增强了用于鲁棒强化学习和安全规划的扩散模型

    研究人员正在开发新方法来提高扩散模型在强化学习和规划任务中的鲁棒性和安全性。一种方法是鲁棒正则化策略迭代(RRPI),它通过针对最坏情况动力学进行优化来解决转移不确定性,并在 D4RL 基准测试中表现出强劲的性能。另一组论文介绍了 Kolmogorov Regression 和 DiRecT 等技术,通过提高轨迹规律性来增强扩散策略,从而实现确定性故障检测,并在推理过程中强制执行安全约束,而不会过度约束采样过程。这些进展旨在使扩散模型…