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实时强化学习中的延迟处理
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过时间跳跃连接和增强历史观察，解决实时强化学习中的延迟问题。实验结果表明，该方法在多种环境下显著提升了算法性能，推理速度提高了6-350%。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，解决实时强化学习中的延迟问题。
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该方法结合了时间跳跃连接和增强历史观察。
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研究旨在平衡延迟最小化与网络表达能力之间的权衡。
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实验结果表明，该方法在多种环境下显著提升了算法性能。
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推理速度提高了6-350%，在标准硬件上实现。
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