精选理由
安全RL扩展新解法
PS2-RL是一种两阶段安全强化学习框架，第一阶段通过safe-arrival价值函数训练备份策略，隐含构建控制不变集。第二阶段利用可微投影层对RL策略进行端到端训练，严格保证安全约束。该方法在最高10维状态的机器人控制任务上评估，较此前可证明安全方法更可扩展且性能更优。PS2-RL不限制底层RL算法，可插入现有训练流程。
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PS2-RL是一种两阶段安全强化学习框架，第一阶段通过safe-arrival价值函数训练备份策略，隐含构建控制不变集。第二阶段利用可微投影层对RL策略进行端到端训练，严格保证安全约束。该方法在最高10维状态的机器人控制任务上评估，较此前可证明安全方法更可扩展且性能更优。PS2-RL不限制底层RL算法，可插入现有训练流程。
Safe reinforcement learning (RL) aims to learn policies that optimize rewards while satisfying constraints. Predominant approaches rely on soft-constrained policy optimization, which has achieved empirical success but do…