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提出状态探索密度的概念,通过检测状态对智能体探索环境能力的影响来发现学习的子目标并构建对应的 Option.用该算法创建 Option 的再励学习算法能有效提高学习速度.算法具有和任务无关、不需要先验知识等优点,构造出的 Option 在同一环境下不同任务间可以直接共享.
基于探索密度的Option子目标发现算法
【摘 要】
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提出状态探索密度的概念,通过检测状态对智能体探索环境能力的影响来发现学习的子目标并构建对应的 Option.用该算法创建 Option 的再励学习算法能有效提高学习速度.算法具有
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2007年02期
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