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DreamSmooth: 通过奖励平滑改进基于模型的强化学习
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
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该文介绍了一种基于模型的强化学习方法。
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通过生成带有预测奖励的虚拟轨迹来规划动作。
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该方法能够高样本效率地学习复杂行为。
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提出了一种奖励平滑方法 DreamSmooth。
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DreamSmooth 通过学习预测时间上平滑的奖励来提高性能。
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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。
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在常见的基准测试中，DreamSmooth 也未损失性能。
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