
Durch die Verwendung von Imagination-basiertem Reinforcement Learning und der Erzeugung von "traumähnlichen" Episoden, in denen nicht-imaginative, vorhergesagte Trajektorien durch generative Erweiterungen modifiziert werden, kann die Generalisierungsfähigkeit von Reinforcement Learning-Agenten in spärlich belohnten Umgebungen verbessert werden.


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Wie Agenten von elektrischen Schafen träumen: Verbesserung der Generalisierung in Reinforcement Learning durch generatives Lernen


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Verbesserung der Generalisierung in der sozialen Roboter-Navigation durch Trainingsregime.


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Verbesserung der Generalisierung in Trainingsregimen des Reinforcement Learning für die soziale Roboter-Navigation
