Dreaming Smoothly and Sample Efficiently with Gradient Penalized Latent Dynamics
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En 3 lignesGPLD ajoute une régularisation par pénalité de gradient au modèle DreamerV3 pour encourager l'apprentissage de dynamiques de transition lisses dans l'espace latent. Testé sur DeepMind Control, GPLD améliore l'efficacité échantillon, particulièrement sur les tâches de locomotion complexes et quadrupèdes.Lire la source
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Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain