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主动推理作为代理模型
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内容提要
本文介绍了基于主动推理的深度强化学习理论，利用 Monte-Carlo 搜索和深度学习扩展此框架，实现更复杂任务的解决。实验表明，主动推理代理与奖励最大化代理的学习表示相似，但前者因动作选择导致数据不足。双方的认知价值是两者的差异。
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关键要点
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介绍了基于主动推理的深度强化学习理论。
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利用 Monte-Carlo 搜索和深度学习扩展此框架以解决复杂任务。
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实验表明主动推理代理与奖励最大化代理的学习表示相似。
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主动推理代理因动作选择导致数据不足。
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主动推理代理与奖励最大化代理的主要差异在于双方的认知价值。
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