算法论文8
清华提出SAC Flow强化学习新方法
机器之心
AI 摘要
清华大学和CMU提出SAC Flow，把流策略视为RNN，用GRU和Transformer稳定训练。在多环境测试中，它稳定快速、样本效率高，支持两种训练范式，后续将验证其在真实机器人上的效果。
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稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
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