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聚变多样性：基于结果导向的课程强化学习与分歧的超出分布
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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
该文介绍了一种基于转移学习的强化学习智能体的方法，能够快速适应任务或转移动力学变化。该方法通过迭代学习一组策略，并受到所有先前策略下的不太可能解决方案的约束，避免了学习额外的新颖性检测模型，并将约束融入行动选择和优化步骤中，避免了任务和新颖性奖励信号的平衡。
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关键要点
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基于转移学习的强化学习智能体能够快速适应任务或转移动力学变化。
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提出了一种简单的方法来发现给定任务的所有可能解决方案。
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该方法迭代学习一组策略，每个后续策略受到先前策略下的不太可能解决方案的约束。
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与以往方法不同，不需要学习额外的新颖性检测模型。
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通过将约束融入行动选择和优化步骤中，避免了任务和新颖性奖励信号的平衡。
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