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基于时间最优传输奖励的机器人策略学习
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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
研究比较了最短时间任务与密集奖励任务的奖励机制，发现最短时间任务能够学习更优策略并提升性能。初始策略的目标达成率是稀疏反馈下学习成功的早期指标。实验表明，在真实机器人平台上，使用常数负奖励可在两到三小时内学习基于像素的策略。
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关键要点
- 研究比较了最短时间任务与密集奖励任务的奖励机制。
- 最短时间任务有助于学习更高质量的策略，并在性能上超越密集奖励策略。
- 初始策略的目标达成率是稀疏反馈下学习成功的早期指标。
- 实验在四个真实机器人平台上展示了使用常数负奖励可以在两到三小时内学习基于像素的策略。
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