序贯行为引发的不变表示在强化学习中的应用

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该研究利用表示学习加速深度强化学习,学习出能够仅编码任务相关信息的健壮潜在表示,并在可视化 MuJoCo 任务中证明了其成功去除任务无关信息且达到了先进技术的表现。该方法还测试了第一人称高速公路驾驶任务,学习了对云、天气和时间的不变性,并提供了泛化结果和与因果推断的联系。

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