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潜在状态空间中的可微树搜索
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
作者提出了Differentiable Tree Search (DTS)神经网络架构，通过嵌入最佳优先在线搜索算法，解决了模型精度不准确导致的性能问题。DTS通过可微的在线搜索和优化世界模型，减轻模型不准确性的影响。实验结果表明，DTS优于无模型和有模型的基准算法。
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关键要点
- 在决策问题中，深度神经网络策略函数常常表现出亚优性，原因是训练数据有限。
- 作者提出了一种名为Differentiable Tree Search (DTS)的新型神经网络架构。
- DTS通过嵌入最佳优先在线搜索算法，增强了归纳偏置，解决了模型精度不准确的问题。
- DTS采用学习得到的世界模型，在潜在状态空间中进行完全可微的在线搜索。
- 通过优化搜索算法和世界模型，DTS减轻了模型不准确性的影响。
- 实验结果表明，DTS在有限训练数据下的Procgen游戏和网格导航任务中优于无模型和有模型的基准算法。
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