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Course-Based Transformer Soft Actor-Critic Algorithm (CTSAC) for Goal-Directed Robotic Exploration
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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
本研究提出了一种基于课程学习的变换器强化学习算法CTSAC，旨在提升机器人探索中的环境推理能力和收敛速度。实验结果表明，CTSAC在成功率和探索效率方面优于现有算法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于课程学习的变换器强化学习算法CTSAC。
- CTSAC旨在提升机器人探索中的环境推理能力和收敛速度。
- 该算法解决了现有强化学习算法在机器人探索中的环境推理能力有限和收敛速度慢的问题。
- CTSAC通过将变换器集成到软演员评论家框架中，提高了探索效率和转移性能。
- 实验结果表明，CTSAC在成功率和加权探索时间方面优于当前最先进的算法。
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