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GRAM: Generalization in Deep Reinforcement Learning with Robust Adaptation Module
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内容提要
本研究探讨深度强化学习的泛化能力，提出整合鲁棒适应模块的框架，以增强对环境动态的识别与应对，显示出在多种仿真任务中的有效性。
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关键要点
- 本研究探讨深度强化学习的泛化能力。
- 提出整合鲁棒适应模块的框架以增强对环境动态的识别与应对。
- 框架显示出在多种仿真任务中的有效性。
- 研究解决了深度强化学习在不同条件下的泛化能力问题。
- 特别关注训练中过的分布情况和新的分布外情况。
- 通过鲁棒适应模块实现对环境动态的识别和应对。
- 框架在多种仿真步态任务中具有较强的泛化性能和有效性。
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