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本文识别了优先级经验回放中的组内自我选择偏差,并提出了兄弟感知方法来纠正结果分布扭曲,从而提高强化学习的学习效率。
本文介绍了新颖性和惊奇性优先经验回放(NSPER),通过结合新颖性和惊奇性来优先化经验与探索,以提升图像强化学习中的样本效率。