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基于PPO算法的自動駕駛?cè)藱C交互式強化學(xué)習(xí)方法

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摘 要：針對當(dāng)前自動駕駛領(lǐng)域中深度強化學(xué)習(xí)（deep reinforcement learning，DRL）所面臨的高計算性能需求和收斂速度慢的問題，將變分自編碼器（variational autoencoder，VAE）和近端策略優(yōu)化算法（proximal policy optimization，PPO）相結(jié)合。（剩余10261字）

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