Neuroplastic Expansion in Deep Reinforcement Learning

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内容提要

本研究提出了“神经塑性扩展”方法,以解决强化学习中学习代理的塑性丧失问题。该方法在训练过程中保持学习能力和适应性,实验结果表明其在复杂动态环境中优于传统方法,推动深度强化学习向更灵活的模型发展。

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