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多智能体深度强化学习中的联合内在动机
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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
本文研究了强化学习中探索的挑战，提出了基于内在动机的复杂启发式探索策略来解决稀疏奖励下的任务。实验表明，该策略在高维状态空间和策略外奖励下的各种环境中表现出色，优于其他启发式探索技术。
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关键要点
- 本文研究了强化学习中探索在复杂环境下的挑战。
- 提出了基于内在动机的复杂启发式探索策略来解决稀疏奖励下的任务。
- 利用MDP转换概率建模，以最大化代理经历惊奇感为目标。
- 实验表明，该策略在高维状态空间和策略外奖励下的各种环境中表现出色。
- 该策略的性能优于其他启发式探索技术。
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