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高斯任务上下文与技能的元强化学习解耦
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内容提要
本文介绍了分离式元强化学习（DCMRL）框架，通过学习和探索任务上下文和技能，获取可推广的先前经验并在元测试阶段适应未见目标任务。实验证明，DCMRL比先前方法具有更具推广性的先前经验，并在导航和机器人操纵任务中更有效。
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关键要点
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离线元强化学习方法在机器人控制任务中至关重要。
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提出了一种名为分离式元强化学习（DCMRL）的框架。
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DCMRL通过学习和探索任务上下文和技能来获取可推广的先前经验。
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在元测试阶段，DCMRL能够有效适应未见目标任务。
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实验证明，DCMRL在推广性和有效性上优于先前的元强化学习方法。
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DCMRL在导航和机器人操纵连续控制任务中表现更佳。
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