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ऑटोरिग्रेसिव नीति

Robot LearningPolicy

एक नीति आर्किटेक्चर जो बहु-आयामी क्रियाओं को एक बार में एक आयाम उत्पन्न करता है, प्रत्येक बाद के आयाम को पहले से उत्पन्न किए गए आयामों पर निर्भर करता है। ऑटोरिग्रेसिव नीतियां गॉसियन नीतियों की तुलना में अधिक जटिल, बहु-मोडल क्रिया वितरणों को अधिक विश्वसनीयता से मॉडल कर सकती हैं। व्यापार-बंद यह है कि अनुक्रमिक पीढ़ी के कारण अनुमान धीमा होता है। BeT (Behavior Transformers) और कुछ प्रसार नीति वेरिएंट में उपयोग किया जाता है।

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