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Junlin Xiao

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TOOL · CL_147951 · Jul 17 · 04:00

高斯过程回归增强了连续动作的蒙特卡洛树搜索

研究人员开发了一种新的蒙特卡洛树搜索（MCTS）方法，该方法利用高斯过程回归来提高在具有连续动作空间的中的性能。该方法旨在更好地聚合来自不同线程的统计数据，为尚未经过广泛试验的动作提供价值估计。在六个域上的评估表明，这种高斯过程聚合策略仅以推理时间的微小增加就优于现有方法。