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对于许多顺序决策问题,通常需要计划才能找到解决方案。但是,对于诸如机器人技术中遇到的域,换句函数(也称为世界模型)通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型,但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制,并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题,我们介绍了DeepCubeai,这是一种算法,该算法学习了一个世界模型,该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态,使用增强学习学习学习一种启发式功能,该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括,并将学习的模型结合在一起,并将启发式功能与启发式搜索相结合,以解决问题。由于潜在空间是离散的,因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累,我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube,Sokoban,Icelider和DigitJump的像素表示的实验中,我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤,而不会出现任何错误。此外,DeepCubeai在所有领域中解决了99%以上的测试实例,跨目标状态概括了,并且大大优于贪婪的政策,而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
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通过律师或在2019年9月17日亲自出现。是有记录的问题是,在收到通知后,书面上诉人通过当前的令状上诉与该法院联系。鉴于驳回了本令上诉,该法院指示泰米尔纳德邦电力监管委员会(Tamil Nadu Electity Convoration Commission)提出此事以进行听证,发出通知并继续解决政府发布的政策指令。委员会应考虑到州政府发布的指示以及将在此处的上诉人一边提出的意见书,对其进行分析并按照学识渊博的单身法官的指示完成诉讼。”