LEARNING开放获取📊 0 引用
信任区域Q伴随匹配
Yonghoon Dong, Kyungmin Lee, Changyeon Kim, Jaehyuk Kim, Jinwoo Shin
2026
摘要
本文提出信任区域Q伴随匹配(TRQAM),一种稳定的离策略微调算法,通过投影对偶下降自适应控制预训练流策略的路径空间KL散度。实验表明,TRQAM在50个OGBench任务上显著优于现有方法,离线RL成功率提升至68%。
关键词
off-policy reinforcement learningtrust regionflow policiesadjoint matchingprojected dual descent
相关论文
LEARNING
开放获取📊 1 引用
面向学习与规划的并行可微可达性:具有认证神经动力学与控制器的系统
Keyi Shen, Glen Chou
2026
LEARNING
📊 0 引用
基于深度强化学习和动态图神经网络的多任务机器人调度代理
Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik 等 6 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
人工智能增强的智能焊接岛:基础模型革新制造业
Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
基于微调与AAS增强检索的LLM驱动自动化DFA评估
Jiaxin Liu, Xiaofeng Zhou, Suyang Yu 等 8 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026