基于内在动机的深度强化学习探索方法综述

计算机研究与发展页数： 24 2022-09-17

摘要：近年来，深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)在游戏人工智能、机器人等领域取得了诸多重要成就.然而，在具有稀疏奖励、随机噪声等特性的现实应用场景中，该类方法面临着状态动作空间探索困难的问题.基于内在动机的深度强化学习探索方法是解决上述问题的一种重要思想.首先解释了深度强化学习探索困难的问题内涵，介绍了3种经典探索方法，并讨论了这3种方法... （共24页）

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