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引言在强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕领域,部分可观测马尔可夫决策过程〔Partially Observable Markov Decision Process, POMDP〕是一种重点模型,它能够有效处理现实世界中状态部分不可观测难题,可是,在实际应用中,POMDP
引言 部分可观测马尔可夫决策过程〔POMDP〕是强化学习中一种常见难题类型,其难点在于如何有效地处理部分可观测状态,传统搞定方法涵盖粒子滤波、贝叶斯滤波;但这些方法在面对大规模难题时往往难以实行高效计算,近年来,深度学习、大模型技术发展为搞定POMDP难题供应新思路,本文将探讨如何利用大模型处理强化