強化學習中的泛化

泛化能力在強化學習領域中扮演著舉足輕重的角色。儘管強化學習演算法在受控環境中表現良好，但現實世界因其非平穩和開放的特性而帶來了獨特的挑戰。

因此，開發能夠在環境變化面前保持魯棒性，並具備將學習到的知識遷移和適應到未探索但相似的任務和設定中的能力的強化學習演算法，對於強化學習的實際應用至關重要。

如果您對深入研究此主題感興趣，我們建議您查閱以下資源：

• Robert Kirk 的《強化學習中的泛化能力》：這篇全面的綜述對強化學習中的泛化概念進行了深入的概述，是您探索的絕佳起點。

• 使用策略相似性嵌入提高強化學習中的泛化能力

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