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