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突破障碍：平滑 DRL 代理程序中的增强效用和鲁棒性
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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
DreamSmooth是一种奖励平滑方法，通过学习预测时间上平滑的奖励来提高基于模型的强化学习的性能。实证结果表明，DreamSmooth在长时间范围的稀疏奖励任务上表现出最先进的性能，并在常见的基准测试中也表现良好。
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关键要点
- DreamSmooth是一种奖励平滑方法，旨在提高基于模型的强化学习的性能。
- 该方法通过学习预测时间上平滑的奖励，而不是精确的时间步奖励。
- 实证结果显示，DreamSmooth在长时间范围的稀疏奖励任务上表现出最先进的性能。
- DreamSmooth在常见基准测试中，如Deepmind控制套件和Atari基准，也表现良好。
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