强化学习中的泛化

泛化能力在强化学习领域中扮演着举足轻重的角色。尽管强化学习算法在受控环境中表现良好，但现实世界因其非平稳和开放的特性而带来了独特的挑战。

因此，开发能够在环境变化面前保持鲁棒性，并具备将学习到的知识迁移和适应到未探索但相似的任务和设置中的能力的强化学习算法，对于强化学习的实际应用至关重要。

如果您对深入研究此主题感兴趣，我们建议您查阅以下资源：

• Robert Kirk 的《强化学习中的泛化能力》：这篇全面的综述对强化学习中的泛化概念进行了深入的概述，是您探索的绝佳起点。

• 使用策略相似性嵌入提高强化学习中的泛化能力

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