BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-07T00:00:00Z

通过时间策略分解实现可解释的强化学习

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内容提要

本文探讨了强化学习政策的时间解释，提出了时间策略分解（TPD）方法，通过期望未来结果（EFO）分解价值函数，揭示特定结果发生的时机，从而提升对政策的理解和奖励函数的优化。

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标签

价值函数 奖励函数 强化学习 时间策略分解 期望未来结果