Enhancing Sample Efficiency and Exploration in Reinforcement Learning through the Integration of Diffusion Models and Proximal Policy Optimization

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Gao, Tianci, Neusypin, Konstantin A., Dmitriev, Dmitry D., Yang, Bo, Rao, Shengren
Format:	Preprint
Publié:	2024
Sujets:	Machine Learning Robotics
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2409.01427