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→3. Dreamer框架原理
*'''继续标志（终止预测）模型'''：<math>\hat{c}t \sim p\phi(c_t \mid h_t, s_t)</math>。预测episode是否终止（<math>c_t \in {0,1}</math>），即预测折扣因子<math>\gamma_t</math>。DreamerV2起引入此机制，以在想象轨迹中判定何时停止推理。
*'''继续标志（终止预测）模型'''：<math>\hat{c}t \sim p\phi(c_t \mid h_t, s_t)</math>。预测episode是否终止（<math>c_t \in {0,1}</math>），即预测折扣因子<math>\gamma_t</math>。DreamerV2起引入此机制，以在想象轨迹中判定何时停止推理。
RSSM将环境建模为部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP），确定性隐状态<math>h_t</math>累积历史信息，维持跨步连续性；随机潜变量<math>s_t</math>捕捉观测不确定性及新输入信息。这种设计具备重要意义：
'''RSSM将环境建模为部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP），确定性隐状态<math>h_t</math>累积历史信息，维持跨步连续性；随机潜变量<math>s_t</math>捕捉观测不确定性及新输入信息。这种设计具备重要意义：'''
1. 确定性路径（<math>h_t</math>）：**通过递归网络（如GRU）累积特征，有效建模长期依赖与连贯记忆。
1. 确定性路径（<math>h_t</math>）：**通过递归网络（如GRU）累积特征，有效建模长期依赖与连贯记忆。