Residual Policy Gradient (RPG)论文 – 强化学习中的策略定制算法

Residual Policy Gradient (RPG) 是一种用于强化学习和模仿学习的算法，扩展了 residual Q-learning 到 policy gradient 方法。它通过 KL 正则化在奖励层面平衡固有策略属性和任务特定需求，从而提升策略定制能力。RPG 特别适用于连续控制任务，如 MuJoCo 实验所示。

Residual Policy Gradient (RPG)的特点:

1. 扩展 residual Q-learning 到 policy gradient 方法
2. 允许在基于梯度的强化学习设置中进行策略定制
3. 提供 KL 正则化目标的奖励视角，显示其导致最大熵策略，平衡固有属性和任务特定需求

Residual Policy Gradient (RPG)的功能:

1. 用于强化学习应用中的策略定制，如机器人控制、游戏 AI 或自动驾驶
2. 适用于连续控制任务，如 MuJoCo 环境中的实验
3. 需要理解论文方法，可能需要从头编码算法或修改现有 policy gradient 实现

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