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探索前进：在深度强化学习中利用探索进行泛化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了生成对抗性探索（GAEX）方法，利用生成对抗网络的内在奖励来促进强化学习中的探索。实验证明，应用GAEX在DQN上可以显著提升探索性能，这是首次使用GAN解决强化学习中的探索问题。
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关键要点
- 提出了一种新方法：生成对抗性探索 (GAEX)。
- GAEX通过引入生成对抗网络的内在奖励，鼓励强化学习中的探索。
- GAEX帮助鉴别是否访问了新颖的状态，超越了以往依赖启发式规则或距离度量的方法。
- 实验结果显示，GAEX在DQN上显著提升了探索性能。
- GAEX在具有挑战性的探索问题中表现出色，包括游戏Venture、Montezuma's Revenge和Super Mario Bros。
- 这是首次使用GAN解决强化学习中的探索问题。
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