Policy-Driven Prediction: Mitigating Interference in Model-Based Reinforcement Learning

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内容提要

本研究提出一种新方法,通过结合预训练分割模型、任务感知重建损失和对抗学习,解决基础强化学习中的干扰问题,提高学习效率和鲁棒性。

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