阿尔伯塔大学提出FAME框架解决强化学习遗忘

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据雷锋网报道，加拿大阿尔伯塔大学团队提出FAME框架，旨在解决持续强化学习中的灾难性遗忘问题。该论文已被ICRL 2026收录。FAME受人类记忆系统启发，包含快速学习与元学习双模块。研究团队定义了环境距离与遗忘度量，通过自适应热启动和知识整合优化算法。实验显示，在MinAtar、Atari及Meta-World等基准测试中，FAME在平均性能、前向迁移和遗忘指标上优于Reset、PackNet等基线方法。