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TOOL · CL_16071 · May 5 · 04:00

QHyer模型通过自适应历史压缩增强离线目标条件强化学习

研究人员开发了QHyer，一种用于离线目标条件强化学习的新方法，解决了部分可观察和历史依赖数据集带来的挑战。QHyer利用Q估计器指导策略拼接，并采用混合注意力-Mamba骨干进行自适应历史压缩。实验表明，QHyer在非马尔可夫和马尔可夫数据集上均取得了最先进的性能。