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Course-Based Transformer Soft Actor-Critic Algorithm (CTSAC) for Goal-Directed Robotic Exploration

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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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标签

CTSAC actor algorithm robotic transformer 强化学习 机器人探索 环境推理 课程学习
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