基于统计杠杆分数的多样性感知经验回放方法

该论文提出用统计杠杆分数为回放缓冲区中的每条转移打分，并按该分数与均匀采样的混合方式抽取小批量，以缓解机器人离线经验中稀有事件采样不足的问题。方法在动作以 one-hot 编码存储时改用峰度最大的特征列，并放弃优先回放的重要性权重修正，直接优化重平衡目标；对目标相关的稀有情形则对短轨迹窗口套用同一尾部规则。