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学习瞬时可控的状态表示
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种关于有限代理人中状态表示学习的新理论框架，通过目标导向或目标性状态的概念将描述性方面与规范性方面相结合。演示了学习可控状态表示算法在导航任务中的有效性，为自然学习和人工学习提供了统一的理论观点。
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关键要点
- 提出了一种关于有限代理人中状态表示学习的新理论框架。
- 通过目标导向或目标性状态的概念将描述性方面与规范性方面相结合。
- 定义了目标状态表示的一种新的可控性属性，表征粒度与策略复杂性容量之间的权衡。
- 提出了一种学习可控状态表示的算法，并通过简单的导航任务演示其有效性。
- 强调有意识地忽视某些信息的重要性，以学习既具有目标灵活性又简单的状态表示。
- 为自然学习和人工学习提供了统一的理论观点。
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