The training procedure and policy architecture of the naive teacher are taken from GANGSTR [1]} which already implements Fetch Block Stacking. For architecture, training and hyperparameters details, please refer to [1]}. The policy is a message passing graph neural network [3]}. This action policy is trained using Soft Actor Critic (SAC) [4]}, a state-of-the-art RL algorithm, combined with Hindsight Experience Replay (HER) [5]}.

Процедура обучения и архитектура политики для наивного учителя были взяты из GANGSTR [1], которая уже реализует Fetch Block Stacking. Детали архитектуры, обучения и гиперпараметров можно найти в [1]. Политика - это графовая нейронная сеть передачи сообщений [3]. Данная политика действий обучается с использованием метода Soft Actor Critic (SAC) [4], современного алгоритма обучения с подкреплением, в сочетании с Hindsight Experience Replay (HER) [5].