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内在动机
一种自主学习机制，智能体基于自身的好奇心或掌握欲望产生内部奖励，独立于环境的外部奖励。
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内在奖励
由智能体自身生成的奖励信号，用于鼓励探索和学习新技能，通常基于新颖性、惊喜感或进展程度。
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好奇心驱动学习
一种学习方法，智能体受好奇心驱动，通过测量其世界模型的预测误差来生成探索性的内在奖励。
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赋权
一种信息度量，量化智能体对其环境的控制能力，用作内在奖励以鼓励学习有影响力的技能。
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分层策略
多层次决策架构，高层策略选择选项或子任务，低层策略执行相应的原始动作。
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内在动机模块
专门用于计算内在奖励的计算组件，基于新颖性、赋权或掌握进展等多种指标。
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探索-利用困境
强化学习中的基本问题，涉及平衡探索新可能性和利用已获得知识之间的权衡。
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HRL中的元学习
学习自动调整分层结构和内在动机的机制，以优化在新任务上的学习效率。
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抽象状态表示
环境的简化状态表示，捕捉用于分层决策和子目标发现的基本信息。
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目标生成
基于内在动机自主创建中间目标的过程，用于指导探索和构建分层学习结构。
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内在奖励塑造
通过添加内在信号动态修改奖励函数，以加速收敛并提高学习效率。
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自主目标设定
智能体无需外部干预即可自行定义目标的能力，使用内在动机机制来指导其发展。
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层次结构发现
基于状态转换和内在奖励分析，自动识别解决任务的最优层次结构的过程。
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