研究人员为马尔可夫决策过程（MDP）开发了一个新颖的状态表示框架，该框架直接从状态轨迹中学习，无需奖励信号或显式动作数据。该方法侧重于学习状态之间的最小动作距离（MAD），它量化了在它们之间移动所需的最少动作。通过创建一个距离反映MAD的嵌入空间，这种方法有助于目标条件强化学习和奖励塑造等下游任务，在各种环境中展示了优于现有状态表示技术的性能。 AI
影响 这项研究通过在没有显式奖励监督的情况下提供对状态转换的结构化理解，有可能使强化学习代理更有效地学习。
排序理由 关于强化学习中状态表示新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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