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基于模型的强化学习中的时序高斯混合结构学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种时序高斯混合模型，结合感知模型与转移模型，解决强化学习中的模型学习不足问题。该模型成功学习迷宫结构和状态转移概率，实现有效路径导航，具有重要应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种时序高斯混合模型。
- 该模型结合了感知模型与转移模型。
- 研究解决了强化学习中的模型学习不足问题。
- 模型成功学习了迷宫的结构和状态转移概率。
- 通过学习的Q值，模型实现了有效的路径导航。
- 该模型具有重要的应用潜力。
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