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关系型强化深度学习

这篇论文引入了一个通过结构化感知和关系型推理从而提升强化深度学习(RL)的方法，主要表现在改善效率、泛化能力和提升传统方法的解读能力。通过自我感知来迭代推理场景中的主题和引导无模型原则之间的关系。结果显示，在一个拥有新型导航和任务计划的“盒世界”中，代理找到了可解释的解决方案，从而可以在基线之上改善样本的复杂度、泛化能力(在训练中能应对更的复杂场景)以及整体表现。

下载链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01830.pdf

（编辑：淳化站长网）

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