本发明公开了一种新的强化学习迁移方法，即基于动作模式的迁移，利用已有的模型加速解决新的未知任务。该迁移方法可用于不同状态空间任务间的迁移，即用简单状态任务的知识，帮助解决复杂状态的任务。本发明定义了动作模式，并提出动作序列预测模型从源任务中提取该知识。对动作模式如何迁移到目标任务上，提出了两种方法：基于内在奖赏机制的迁移和启发式探索策略的迁移。
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“基于动作模式的强化学习迁移方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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