AC3: RL-Framework verbessert Robotik-Manipulation bei sparsamen Belohnungen
In der Robotik stellt die Bewältigung von Aufgaben mit langen Zeithorizonten und seltenen Belohnungen ein großes Problem dar. Das neue Framework AC3 (Actor‑Critic for Continuous Chunks) löst dieses Problem, indem es kontinuierliche Aktionssequenzen in hoher Dimension lernt und dabei stabile, daten‑effiziente Lernmechanismen einsetzt.
