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Exploratory Diffusion Policy for Unsupervised Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种探索性扩散策略（EDP），旨在解决无监督强化学习中预训练策略适应性不足的问题。EDP通过扩散模型增强探索能力，为下游任务提供高效的初始化，实验结果表明其在预训练和微调阶段均表现优越。
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关键要点
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本研究提出了一种探索性扩散策略（EDP），旨在解决无监督强化学习中预训练策略适应性不足的问题。
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EDP通过扩散模型增强探索能力，为下游任务提供高效的初始化。
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实验结果表明，EDP在预训练阶段的高效探索和在微调阶段的快速适应性上表现优越。
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