在资源受限环境下利用知识蒸馏提升高效深度强化学习

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内容提要

本文研究了深度强化学习与知识蒸馏相结合的潜力,通过蒸馏各种DRL算法并研究其蒸馏效果,旨在减少深度模型的计算负担,保持性能的同时实现高效与快速。该研究有望促进DRL领域的发展。

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