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DreamSmooth: 通过奖励平滑改进基于模型的强化学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于模型的强化学习方法，通过生成带有预测奖励的虚拟轨迹来规划动作，以高样本效率地学习复杂行为。作者提出了一种奖励平滑方法 DreamSmooth，通过学习预测时间上平滑的奖励来提高性能。
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关键要点
- 该文介绍了一种基于模型的强化学习方法。
- 通过生成带有预测奖励的虚拟轨迹来规划动作。
- 该方法能够高样本效率地学习复杂行为。
- 提出了一种奖励平滑方法 DreamSmooth。
- DreamSmooth 通过学习预测时间上平滑的奖励来提高性能。
- 实证结果表明，DreamSmooth 在长时间范围的稀疏奖励任务上表现优异。
- 在常见的基准测试中，DreamSmooth 也未损失性能。
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