AI 词汇表
人工智能完整词典
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萨顿选项
萨顿引入的基本概念，定义了具有自身策略、进入条件和终止函数的扩展时间动作。
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MAXQ分解
一种基于任务的层次分解方法，通过构建子任务图并分配价值来结构化问题。
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HAM（分层抽象机）
分层有限状态机，用于定义抽象策略和子策略以指导学习。
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FeUdal Networks
受封建主义启发的架构，管理者设定目标，工作者执行底层操作。
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目标条件强化学习
一种强化学习方法，其中策略通过子目标进行条件化，以促进层次化分解。
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子目标发现
在状态空间中自动识别和发现相关子目标的无监督技术。
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时间抽象
通过在不同时间尺度上抽象决策来处理长时间跨度的方法。
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多任务分层强化学习
在共享共同子任务的多个任务上同时进行分层学习，以实现高效迁移。
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HRL中的内在动机
利用内在奖励引导自动发现相关层次结构
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元学习在分层强化学习中的应用
元学习方法用于自动调整分层结构以适应新任务和环境。
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选项发现方法
基于密度、可达性或瓶颈自动发现有效选项的特定算法。
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分层策略梯度
适用于层次结构的策略梯度方法，同时优化各层次级别。
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分层强化学习中的状态抽象
用于简化不同层级表示并加速学习的状态抽象技术
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终止函数
决定何时终止选项和子任务的函数，对层次结构的效率至关重要。
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分层行动者-评论家
采用多层级协调的行动者与评论家架构，用于分层学习
12 个术语
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