Selection Recognition in Unsupervised Subtask Discovery

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内容提要

本文解决了长时间任务中的子任务分解问题,提出通过选择机制获取子任务。研究开发了序列非负矩阵分解方法,验证了选择变量及其作为子目标的作用,从而提升了多任务模仿学习的任务泛化能力。

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关键要点

  • 本文解决了长时间任务中的子任务分解问题。
  • 提出子任务是通过选择机制从行动中获取的。
  • 研究开发了序列非负矩阵分解(seq-NMF)方法。
  • 通过实验验证选择变量及其作为子目标的作用。
  • 提高了多任务模仿学习中的任务泛化能力。
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