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层次元强化学习通过自动化宏动作发现
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内容提要
本研究提出了一种三层次架构，通过自动发现宏动作来解决复杂高维任务中学习有效策略的挑战，从而提高了对新任务的快速适应能力，改善了样本效率和成功率。
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关键要点
- 本研究提出了一种三层次架构，旨在解决复杂高维任务中学习有效策略的挑战。
- 该架构包括学习任务表示、自动发现任务无关的宏动作和学习原始动作。
- 宏动作的自动发现能够有效指导低层原始策略的学习。
- 这种方法提高了对新任务的快速适应能力，改善了样本效率和成功率。
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