基于 ODE 的无模型循环强化学习在 POMDP 中的应用

通过结合神经常微分方程和无模型强化学习，我们提出了一种新颖的基于 ODE 的循环模型用于解决部分可观察的马尔可夫决策过程，通过模型推断从历史过渡中提取不可观测的动态相关信息，并通过多个实验验证了方法的有效性和鲁棒性，尤其在处理不规则采样的时间序列方面。

该文介绍了一种基于ODE的循环模型，用于解决部分可观察的马尔可夫决策过程。该模型能够从历史过渡中提取不可观测的动态相关信息，并在处理不规则采样的时间序列方面表现出有效性和鲁棒性。

ODE 动态相关信息 强化学习 循环模型 时间序列 马尔可夫决策过程
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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