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PRISM: A Robust Framework for Skill-Based Meta-Reinforcement Learning Against Noisy Examples
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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PRISM架构，旨在解决元强化学习在长时间环境中的适应性不足问题。通过优先提取高质量数据，PRISM能够有效学习与任务相关的技能，实现稳定的技能学习。
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关键要点
- 本研究提出PRISM架构，旨在解决元强化学习在长时间环境中的适应性不足问题。
- PRISM通过优先提取高质量数据，能够有效学习与任务相关的技能。
- 该架构实现了稳定的技能学习，并在长时间任务上表现出色。
- 元强化学习在长时间环境中面临适应性差的挑战。
- 技能基础的方法通过将状态-动作序列分解为可重用的技能来应对这些挑战。
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