深度强化学习泛化性综述分析

强化学习研究通过利用深度神经网络解决高维状态或动作空间中的问题，取得了显著成功并受到广泛关注。尽管深度强化学习策略目前正被部署在从医疗应用到大型语言模型的许多不同领域，但关于深度强化学习策略泛化能力的问题仍在探索中。本文将对深度强化学习中的泛化性进行形式化定义和分析。我们将解释深度强化学习策略遭遇过拟合问题从而限制其泛化能力的根本原因。此外，我们将分类并解释多种旨在提高泛化性、克服深度强化学习策略过拟合的解决方案。从探索到对抗分析，从正则化到鲁棒性，本文以广阔的视角和深入的洞察，对深度强化学习中的广泛子领域进行了分析。我们相信，本研究可为深度强化学习的当前进展提供一份简洁的指南，并有助于构建具有更高泛化能力的鲁棒深度神经策略。