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RSS订阅原创 HYAR: ADDRESSING DISCRETE-CONTINUOUS ACTION REINFORCEMENT LEARNING VIA HYBRID ACTION REPRESENTATION
ICLR 2022论文HYAR提出了一种解决强化学习中离散-连续混合动作空间问题的新方法。不同于传统方法（各自优化或动作空间转换）会改变原空间结构或忽略动作间关联，HYAR通过混合动作表示同时处理离散动作和连续参数。该方法保留了原始动作空间的完整结构，有效利用离散与连续动作间的内在联系，在机器人控制等实际任务中展现出更好的学习效果。研究为复杂动作空间的强化学习提供了更优解决方案。
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