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本文研究了熵作为内在奖励在强化学习中的效果,特别是在软性演员-评论家(SAC)方法中。研究表明,熵奖励应谨慎使用,建议将其归一化为零或从策略评估中删除,以提升性能和鲁棒性。通过多项实验,提出的改进方法在多个控制任务中表现优越。

基于最大熵的策略改进演员 - 评论家算法及熵优势估计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-25T00:00:00Z
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