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分布式随机网络蒸馏中的探索与反探索

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文提出了一种改进的深度强化学习算法（DRND），通过随机网络扰动和伪计算来提高奖励分配的准确性和探索过程。该算法在在线周期探索场景和离线任务中表现出更好的性能。

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