本文探讨了强化学习算法在非结构化观测和尺度递增中的应用，提出了多种新方法以提高学习效果和性能，包括交叉熵损失和延迟评论者策略梯度算法。研究表明，增加熵和自适应标准化目标值能显著改善回归任务和观察泛化性能。
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