22.2 잔차 강화학습 (Residual Reinforcement Learning, RRL) 프레임워크

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22.2 잔차 강화학습 (Residual Reinforcement Learning, RRL) 프레임워크

  • 22.2 잔차 강화학습 (Residual Reinforcement Learning, RRL) 프레임워크
  • 22.2.1 기본 구조: u = \pi_{base}(s) + \pi_{res}(s)의 formulation과 학습 역학
  • 22.2.2 탐험(Exploration)의 딜레마: 베이스 제어기가 탐험을 방해하는가, 돕는가?
  • 22.2.3 초기 학습 불안정성 해결을 위한 델타 액션(Delta Action) 스케일링 기법

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