知识捕捉、适应与组合（KCAC）：一种机器人操作中的跨任务课程学习框架

本研究解决了强化学习在机器人操作中面临的样本低效和可解释性不足的问题。通过提出知识捕捉、适应与组合（KCAC）框架，系统性地将知识转移整合进跨任务课程学习中，我们的工作在一个复杂的机器人操作环境中实现了40%的训练时间缩短和10%的任务成功率提升，为课程设计在强化学习中的应用提供了重要见解。

本研究提出了知识捕捉、适应与组合（KCAC）框架，有效解决了强化学习在机器人操作中的样本低效和可解释性问题，训练时间缩短40%，任务成功率提升10%。

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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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