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From Sparse to Dense: Reward Transition Inspired by Toddlers in Goal-Oriented Reinforcement Learning
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内容提要
本研究探讨了强化学习中稀疏与密集奖励的平衡问题，提出了一种基于幼儿启发的奖励转变方法，显著提高了学习性能和样本效率，增强了模型的泛化能力。
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关键要点
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本研究探讨了强化学习中稀疏与密集奖励的平衡问题。
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提出了一种基于幼儿启发的奖励转变方法，从稀疏奖励转向潜在密集奖励。
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这种奖励转变显著提高了学习性能和样本效率。
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S2D奖励转变平滑了策略损失面，增强了模型的泛化能力。
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