高斯预测模型训练方法、机器人强化学习方法及电子设备

本申请提供一种高斯预测模型训练方法、机器人强化学习方法及电子设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取第一预设视角的第一样本图像和第一目标视角的第二样本图像；根据第一样本图像采用预训练高斯预测模型进行参数预测，得到第一预测高斯参数和第二预测高斯参数；根据第二预测高斯参数生成第一预测图像；根据第一预测图像和第二样本图像的第一训练损失以及第一预测高斯参数和第二预测高斯参数的第二训练损失，对预训练高斯预测模型进行训练，得到目标高斯预测模型，目标高斯预测模型用于部署于机器人，通过生成工作场景的场景高斯参数进行强化学习，确定机器人的动作。本申请可以生成高质量的环境表示参数，提高强化学习的效果。