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dynamic attribute factored rl
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学习动态属性分解世界模型以提高多目标强化学习效率
在这篇论文中,我们介绍了动态属性因子强化学习(DAFT-RL)框架,通过利用物体中心表示学习从视觉输入中提取物体,并学习对它们进行分类和推断其潜在参数。我们通过学习类别的模板图和对象之间属性级别的相互作用模式图,以及描述对象之间相互作用的动
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