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SMOSE 提出了一种反直觉的稀疏Top-1混合专家架构，在连续-20241219060850

爱可可-爱生活 · 微博 · AI · 2024-12-19 06:08

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2024-12-19 06:08 本条微博链接 SMOSE 提出了一种反直觉的稀疏Top-1混合专家架构，在连续控制任务中实现了高性能的可解释强化学习，通过线性专家和决策树实现了模型的透明化，并利用负载平衡技术提升了训练效率和模型鲁棒性。 [LG]《SMOSE: Sparse Mixture of Shallow Experts for Interpretable Reinforcement Learning in Continuous Contro ………………………………

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