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辅助奖励生成与过渡距离表示学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
强化学习中的辅助任务对于复杂环境有益，学习环境动态性胜于预测奖励。这些洞察将帮助其他研究人员更好地利用表示学习解决问题。
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关键要点
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生成表示在强化学习中逐渐流行，能提高样本效率和回报。
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本文比较了常见的辅助任务，基于数百个使用离策略强化学习算法训练的代理程序。
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辅助任务的表示学习在高维和复杂环境中是有利的。
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学习环境动态性比预测奖励更为重要。
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这些洞察将帮助研究人员更好地利用表示学习解决特定问题。
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