面向不確定性的獎賞塑形在每一步供給密布的獎賞
，使得模型能從多步交互中獲取最具信息量的觀測反應(yīng)。該模型經(jīng)過循環(huán)結(jié)構(gòu)充分運用與環(huán)境交互取得的序列信息，

論文中對所提出的多步累積交互方針與累積信息探究的界說一致性進(jìn)行了證明，因為這種最大化進(jìn)程只在練習(xí)前產(chǎn)生一次，3D物體分類、團(tuán)隊證明了這種做法的缺點
。4） 。因而大大進(jìn)步了練習(xí)功率 ，

特別地 ，

該辦法強(qiáng)化了時刻上的一致性探究行為，在多步條件下反傳梯度需求構(gòu)建十分長的梯度鏈條，

辦法與理論

REIN-EAD結(jié)構(gòu)

REIN-EAD是一種模仿人類在動態(tài)環(huán)境中自動感知與反響才能的對立防護(hù)結(jié)構(gòu)，

面臨對立進(jìn)犯