加强进修智能体

在图象生成领域占据主导地位的散布模型，开始挑战加强进修智能体。全国模型提供了一种以安全且样本高效的方式训练加强进修智能体的格式。近期，全国模型主要对分离潜在变量序列进行操作来模拟情况动态。然而，这种压缩为紧凑分离表征的方式可能会忽略对加强进修很重要的视觉细节。另一方面，散布模型已成为图象生成的主要格式，对分离潜在模型提出了挑战。受这种范式转变的推动，来自日内瓦大学、爱丁堡大学、微软钻研院的钻研者联…