回复机器人世界：BIER方法的泛化能力是通过训练神经网络控制器来评定的，这些控制器用于倒立摆系统稳定、跳跃、行走、奔跑等任务
机器人世界
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澳大利亚和法国研究人员提出了一种基于BIER（仿生经验回放）方法的AI解决方案，可有效提高无人潜航器的自适应能力，使其可靠运行于复杂海洋环境中。BIER方法旨在利用近期经验克服因数据不完整引起自适应控制效率和性能下降问题。 该方法采用了两种内存缓冲：一种是使用状态-动作对的不完整（但近期）轨迹来训练机器学习算法，另一种强调正强化的使用。结果表明，BIER方法优于标准经验回放方法，在假定的场景中实现最佳性能的速度是后者的两倍。
