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Explorer: A BiGAN-Based Exploration Algorithm for Deep Reinforcement Learning
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内容提要
该研究提出了一种基于双向生成对抗网络的探索算法“探险者”，旨在提高深度强化学习的样本效率并避免局部最优。该方法通过估计状态的新颖性，在复杂任务中表现优异，并在多个基准任务上取得了竞争力的结果。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于双向生成对抗网络的探索算法'探险者'。
- 该算法旨在提高深度强化学习的样本效率并避免局部最优。
- 通过估计状态的新颖性，该方法在复杂任务中表现优异。
- 与内在奖励的探索结合后，该算法在多个基准任务上取得了竞争力的结果。
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