离线元强化学习的背景变化削减

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内容提要

本文介绍了离线元强化学习(OMRL)中的任务表示学习问题,并提出了一种硬采样策略来学习任务上下文编码器。实验结果表明,该技术可以得到更强壮的任务表示和更好的测试性能。

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