2022年3月10日
Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation
摘要： **发表时间：**2021（ICML 2021） **文章要点：**这篇文章提出了latent collocation method (LatCo)算法，用来planning状态序列，而不是动作序列，来解决long horizon的planning问题（it is easier to solve l 阅读全文
posted @ 2022-03-10 12:23 initial_h 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Neural Network Dynamics for Model-Based Deep Reinforcement Learning with Model-Free Fine-Tuning
摘要： **发表时间：**2018（ICRA 2018） **文章要点：**这篇文章提出了一个叫model-based and model-free (Mb-Mf)的算法，先用model based的方法训一个policy，再用model free的方法来fine tune。具体的，先学一个model，然后 阅读全文
posted @ 2022-03-10 12:17 initial_h 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑