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多类型偏好学习:利用均等偏好的偏好基础强化学ä¹
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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
通过学习动态感知奖励函数，可以提高偏好基础增强学习的采样效率。使用50个偏好标签的方法在四足行走、行走者行走和猎豹奔跑中达到与使用500个偏好标签相同的性能，并恢复了83%和66%的地面真实奖励策略性能。这些结果证明了学习动态感知奖励模型的好处。
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关键要点
- 通过学习动态感知奖励函数，提高偏好基础增强学习的采样效率。
- 使用50个偏好标签的方法在四足行走、行走者行走和猎豹奔跑中达到与500个偏好标签相同的性能。
- 恢复了83%和66%的地面真实奖励策略性能，分别对应于38%和21%的现有方法。
- 这些结果证明了学习动态感知奖励模型的好处。
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