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オンライン微調整
進行中のロボット展開からのデータを使用して、事前学習済み制御方針をリアルタイムで更新する。オンライン微調整により、ロボットが新しいシナリオに遭遇するにつれて継続的な改善が可能になる。課題には、破滅的忘却、微調整中の安全な探索、および展開ハードウェア上での勾配更新の効率的な計算が含まれる。
進行中のロボット展開からのデータを使用して、事前学習済み制御方針をリアルタイムで更新する。オンライン微調整により、ロボットが新しいシナリオに遭遇するにつれて継続的な改善が可能になる。課題には、破滅的忘却、微調整中の安全な探索、および展開ハードウェア上での勾配更新の効率的な計算が含まれる。