模型为基础的强化学习中的优先倾向

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

针对模型驱动的强化学习中的原生偏见问题，提出了一种名为 “世界模型重置” 的方法，并在多个连续控制任务和离散控制任务中验证了该方法的有效性。

该研究提出了一种从世界模型的循环状态中学习原型表示的方法，以提高基于模型的强化学习代理在处理视觉干扰方面的鲁棒性。DreamerPro 模型通过将 Dreamer 与原型组合起来，在标准设置和存在复杂背景干扰的情况下都取得了大幅性能提高。

DreamerPro 模型 原型表示 强化学习 循环状态 视觉干扰
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