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ELEMENT: Exploring Episodes and Lifelong Learning through Maximum Entropy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为ELEMENT的多尺度增强学习框架，旨在解决长期探索中的回报消失和高计算成本问题。通过引入情节最大熵优化和新内在奖励，显著提升了探索效率，展现出良好的适应性和性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为ELEMENT的多尺度增强学习框架。
- ELEMENT框架旨在解决长期探索中的回报消失和高计算成本问题。
- 引入情节最大熵优化和新内在奖励以提升探索效率。
- 该框架在多种任务中展现出良好的适应性和性能。
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