学术前沿
Intrinsic Motivation for Reinforcement Learning in Robotics: A Review
Intrinsic Motivation for Reinforcement Learning in Robotics: A Review是一篇系统综述内在动机在机器人强化学习中应用的论文，涵盖基于信息增益的内在动机、基于预测误差的内在动机、基于能力的内在动机、基于新颖性的内在动机、基于授权的内在动机等多种内在动机方法。论文分析了内在动机在机器人操作、导航、运动控制、多任务学习等场景中的应用效果，对比了不同内在动机方法的样本效率、渐近性能、计算复杂度，讨论了奖励设计、探索效率、可扩展性等关键问题。该论文适用于机器人研究者和工程师，帮助理解如何利用内在动机提升机器人强化学习性能，来源机构为国际机器人学习研究社区。
主体信息
Intrinsic Motivation for Reinforcement Learning in Robotics: A Review是一篇系统综述内在动机在机器人强化学习中应用的论文，涵盖基于信息增益的内在动机、基于预测误差的内在动机、基于能力的内在动机、基于新颖性的内在动机、基于授权的内在动机等多种内在动机方法。论文分析了内在动机在机器人操作、导航、运动控制、多任务学习等场景中的应用效果，对比了不同内在动机方法的样本效率、渐近性能、计算复杂度，讨论了奖励设计、探索效率、可扩展性等关键问题。该论文适用于机器人研究者和工程师，帮助理解如何利用内在动机提升机器人强化学习性能，来源机构为国际机器人学习研究社区。