论文《深度才是解锁强化学习性能的关键因素》深度研究

1. 技术深度剖析：深度网络在自监督目标条件强化学习（CRL）中的作用机制

1.1 稳定深度网络训练的核心架构技术

论文《深度才是解锁强化学习性能的关键因素》的核心贡献之一，在于成功地将强化学习（RL）中常用的浅层网络架构（通常为2-5层）扩展至前所未有的1024层，并在此过程中实现了性能的显著提升 。这一突破并非简单地堆叠网络层数，而是建立在一系列精心设计的、旨在稳定深度网络训练的架构技术之上。这些技术借鉴了计算机视觉和自然语言处理领域在深度模型方面的成功经验，并将其有效地融合到自监督目标条件强化学习（Contrastive RL, CRL）的框架中。研究团队明确指出，他们的方法提供了一个可复现的“配方”（recipe），即 “CRL + ResNet + LayerNorm + Swish” ，这个组合成功地解决了深度网络在RL训练中常见的梯度消失、梯度爆炸以及训练不稳定等问题，从而解锁了深度扩展带来的性能红利 。这些技术的选择和集成并非偶然，而是基于对深度网络训练动态的深刻理解，每一项技术都在确保信息有效传播和模型稳定收敛方面扮演着不可或缺的角色。

1.1.1 残差连接（Residual Connections）

残差连接（Residual Connections）是论文中用于构建深度网络架构的基石技术，其灵感来源于在计算机视觉领域取得巨大成功的ResNet架构 。在传统的深度神经网络中，每一层都试图学习一个从输入到输出的完整映射，这被称为“plain network”。然而，随着网络层数的加深，这种直接映射的学习变得异常困难，常常导致梯度在反向传播过程中逐渐衰减，使得靠近输入层的网络参数难以得到有效更新，即所谓的梯度消失问题。残差连接通过引入“跳跃连接”（skip connections）或“捷径连接”（shortcut connections）巧妙地解决了这一难题。具体来说，一个残差块不再直接学习一个完整的输出映射 H(x)，而是学习一个残差函数 F(x) = H(x) - x。因此，该块的最终输出变为 H(x) = F(x) + x。这种设计的核心思想是，如果最优映射 H(x) 接近于恒等映射（identity mapping），那么学习一个接近于零的残差 F(x) 要比直接学习 H(x) 容易得多。更重要的是，这种加法操作在反向传播时，梯度可以直接通过跳跃连接无损地回传，极大地缓解了梯度消失问题，使得训练数百甚至上千层的网络成为可能 。

在论文的实验设置中，研究团队将残差连接集成到了对比强化学习（CRL）算法的Actor（策略网络）和Critic（价值网络）中 。每个残差块由四个重复的单元构成，每个单元包含一个全连接层（Dense layer）、一个层归一化（Layer Normalization）层和一个Swish激活函数。残差连接被应用在残差块的最后一个激活函数之后，将块的输入直接加到其输出上。论文中将网络的深度定义为所有残差块中全连接层的总数。例如，如果一个网络包含 N 个残差块，每个块有4个全连接层，那么网络的总深度就是 4N。通过这种设计，研究团队能够系统地研究从4层（作为基线）到1024层等不同深度对RL性能的影响。实验结果有力地证明了残差连接在RL领域的有效性，它不仅稳定了训练过程，还使得网络能够学习到更复杂的策略，从而在多种任务上实现了性能的飞跃 。

1.1.2 层归一化（Layer Normalization）

层归一化（Layer Normalization）是论文中用于稳定深度网络训练的另一个关键技术，它与残差连接和Swish激活函数共同构成了每个残差块的核心单元 。在深度神经网络中，随着数据流经多层，其分布可能会发生剧烈变化，这种现象被称为“内部协变量偏移”（Internal Covariance Shift）。这种分布的不稳定性会减慢训练速度，并使得网络对初始化和学习率的选择非常敏感。归一化技术通过对每一层的输入进行标准化处理，使其具有零均值和单位方差，从而稳定数据分布，加速训练过程并提高模型的泛化能力。与批量归一化（Batch Normalization）不同，层归一化是在单个样本的特征维度上进行归一化，而不是在批次维度上。这意味着它不依赖于批次的大小，因此在批次较小或动态变化的场景（如在线强化学习）中表现更为稳定和可靠。

在论文的架构设计中，层归一化被放置在每个全连接层之后、激活函数之前。这种“先归一化后激活”（Normalization-before-Activation）的顺序是现代深度网络设计的常见实践，因为它有助于保持激活值的稳定范围，避免梯度在反向传播时过大或过小。具体来说，在一个残差块内部，数据流遵循“Dense -> LayerNorm -> Swish”的模式，并且这个模式在一个块内重复四次。通过在每个残差块的内部单元中应用层归一化，模型能够确保在深度增加时，每一层接收到的输入都具有稳定的分布。这不仅使得网络更容易优化，还有助于防止梯度在网络深处累积时发生爆炸或消失。结合残差连接，层归一化为构建和训练极深的RL网络提供了必要的稳定性，是论文能够成功将网络深度扩展至1024层的重要保障之一 。

1.1.3 Swish激活函数（Swish Activation Function）

Swish激活函数是论文中选择的非线性激活函数，它被整合在每个残差块的“Dense -> LayerNorm -> Swish”单元中 。激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它为模型引入了非线性，使其能够学习和表示复杂的模式。传统的激活函数如ReLU（Rectified Linear Unit）虽然简单高效，但在某些情况下存在“神经元死亡”问题（即输入为负时梯度为零，导致神经元永久失活），并且其导数在零点不连续。Swish函数，定义为 f(x) = x * sigmoid(x)，是Google Brain团队提出的一种平滑且非单调的激活函数。与ReLU相比，Swish函数在负值区域也有非零的梯度，这有助于缓解神经元死亡问题，并允许信息在负值区域也能流动。此外，Swish函数是平滑的，其导数处处连续，这有助于优化过程的稳定性。

论文选择Swish激活函数，是基于其在深度网络中表现出的优越性能。Swish的非单调性（即函数在某些区间是递减的）被认为有助于模型更好地正则化，防止过拟合。在强化学习的背景下，一个平滑且响应灵敏的激活函数可以帮助策略网络和价值函数更精细地逼近复杂的值函数 landscape。当网络深度达到数百甚至上千层时，激活函数的选择对梯度的传播和最终的收敛性能影响巨大。Swish函数平滑的梯度特性，结合残差连接和层归一化，共同构成了一个能够支持极深网络稳定训练的架构。这种“Swish + LayerNorm + Residual”的组合，为信息在网络中的前向和反向传播提供了一个稳定且高效的通道，是论文实现深度扩展并获得显著性能提升的关键技术配方之一 。

1.2 深度网络在CRL中性能提升的理论机制

论文不仅展示了通过特定架构技术可以稳定训练极深的强化学习网络，还深入探讨了深度网络为何能在自监督目标条件强化学习（CRL）中带来如此显著的性能提升。其核心机制可以从多个层面进行理解，包括深度网络在表征学习上的优势、其在复杂任务中催生“突现”行为的能力，以及网络深度与智能体目标达成能力之间存在的非线性关系。这些机制共同揭示了，在RL领域，深度不仅仅是一个增加模型容量的参数，更是解锁全新、更高级别智能行为能力的关键。这与传统观念中认为RL任务反馈稀疏、难以利用深度网络的观点形成了鲜明对比，为RL的未来发展开辟了新的思路 。

1.2.1 对比表征学习与泛化能力提升

在自监督目标条件强化学习（CRL）的框架下，智能体的核心任务之一是学习一个有效的状态表征（state representation）。这个表征需要能够捕捉到环境中与达成目标相关的关键信息，同时忽略无关的噪声。对比学习（Contrastive Learning）是实现这一目标的主流方法，其基本思想是“将相似的拉近，将不相似的推远”。在CRL中，这意味着智能体需要学习一个函数，使得在状态-目标对 (s, g) 中，如果状态 s 能够成功到达目标 g，则它们的表征应该相似；反之，如果 s 无法到达 g，则它们的表征应该不相似。深度网络在这一过程中扮演了至关重要的角色。一个更深的网络，由于其拥有更多的非线性变换层，理论上具有更强的函数逼近能力，能够学习到更复杂、更抽象的表征。

随着网络深度的增加，模型能够从原始的、高维的感官输入（如机器人的关节角度、速度等）中，逐层提取出从低级物理特征到高级语义概念（如“接近目标”、“绕过障碍”等）的层次化表征。这种层次化的表征对于泛化至关重要。当智能体面对一个新的、未见过的目标或环境布局时，如果它已经学习到了关于物体、空间关系和动力学的高级概念，它就能够将这些知识迁移到新情境中，从而更快地适应和学习。论文的实验结果间接支持了这一观点：在复杂的迷宫导航任务（如Ant U-Maze）中，深度网络带来的性能提升尤为显著，这可能是因为深度网络学习到了关于空间结构和路径规划的高级表征，而浅层网络则难以捕捉到这些复杂的关系 。因此，深度网络通过增强对比表征学习的能力，显著提升了智能体在未知环境中的泛化和目标达成能力。

1.2.2 深度网络与“突现”行为

论文的一个核心发现是，随着网络深度的增加，智能体的行为会发生质的变化，甚至会出现 “突现”（Emergence）现象 。这意味着性能的提升并非简单的线性增长，而是在达到某个关键的深度阈值后，智能体突然学会了全新的、更高级的技能或行为模式。这种现象在论文的多个实验环境中都得到了观察。例如，在Humanoid（人形机器人）任务中，当网络深度为4层时，智能体只会直接向目标方向“坠落”或“爬行”；而当深度增加到16层时，它突然学会了“直立行走”这一更高效、更稳定的行为 。在另一个Humanoid U-Maze环境中，当网络深度达到256层时，智能体甚至学会了一种非常规但有效的策略：它会先向后退，利用惯性“翻越”迷宫的高墙，而不是像浅层网络那样在迷宫内寻找路径 。

这种“突现”现象背后的机制可以从深度网络的复杂性来解释。一个极深的网络拥有巨大的参数空间和复杂的非线性动力学。在训练过程中，优化算法（如Adam）在这个高维的参数空间中寻找最优解。随着深度的增加，网络的“表达能力”或“行为空间”也随之急剧扩大。在某个临界点，网络的容量足以支持一种全新的、更优的行为模式，而优化过程恰好“发现”了这个模式。这类似于相变（phase transition）的概念：当系统的某个参数（这里是网络深度）超过临界值时，系统的宏观行为会发生突变。这种现象表明，深度不仅仅是量的增加，更可能引发质的变革。它挑战了传统RL中认为性能提升是渐进式的观点，并暗示了通过进一步扩大模型规模，我们可能会发现更多意想不到的、更高级的智能行为。

1.2.3 网络深度与目标达成能力的非线性关系

论文的实验结果清晰地表明，网络深度与智能体的目标达成能力之间并非简单的线性关系，而是一种复杂的、非线性的依赖关系 。在不同的任务中，性能的提升曲线呈现出不同的形态，并且往往在特定的深度阈值处出现性能的“跳跃”。例如，在Ant Big Maze任务中，性能在深度达到8层时有一个显著的提升；而在Humanoid U-Maze任务中，关键的阈值则出现在64层 。这种非线性关系揭示了不同任务对网络容量的内在需求是不同的。对于相对简单的任务，如短距离的机器人操作，较浅的网络（如8层或16层）可能已经足够学习到有效的策略，继续增加深度带来的边际效益递减。然而，对于长时程、需要复杂规划的导航任务（如Ant U4-Maze和Ant U5-Maze），则需要更深的网络来建模状态之间的长期依赖关系，性能提升在达到64层甚至更深时才趋于饱和 。

这种非线性关系也反映了深度网络在学习过程中的“瓶颈”和“突破”。在较浅的深度范围内，网络可能受限于其表征能力，无法学习到最优策略，性能提升缓慢。当深度超过某个阈值后，网络的容量足以覆盖更优的策略空间，性能便会迅速提升。然而，当深度增加到一定程度后，可能会遇到新的瓶颈，例如优化困难（尽管使用了残差连接等技术）、过拟合（在数据量有限的情况下），或者任务本身的最优策略已经被学习到，此时继续增加深度对性能的提升就非常有限了。理解这种非线性关系对于实际应用至关重要。它告诉我们，在设计RL系统时，不能盲目地追求网络深度，而应根据任务的复杂性来选择一个合适的深度范围。同时，这也为未来研究指明了方向：如何预测不同任务的关键深度阈值，以及如何设计更高效的架构，使得在达到性能饱和后，继续增加深度仍能带来稳定的提升。

2. 实验设计与结果：深度扩展对性能的影响

论文通过一系列精心设计的实验，系统地验证了网络深度对自监督目标条件强化学习（CRL）性能的深远影响。实验设计覆盖了多样化的任务类型、广泛的网络深度范围以及全面的基线对比，从而为其核心结论——“深度是解锁强化学习性能的关键因素”——提供了强有力的实证支持。研究团队不仅展示了性能提升的幅度，还深入分析了性能随深度变化的规律，特别是“突现”现象的出现，为理解深度在RL中的作用机制提供了宝贵的见解。

2.1 实验设置与基线对比

为了确保实验结果的可靠性和普适性，论文在实验设置上进行了周密的考虑，涵盖了从环境、网络架构到对比基线的多个方面。这些设置为后续的深入分析奠定了坚实的基础。

2.1.1 任务类型：运动、导航与机器人操作

论文的实验在多种模拟机器人任务上进行，这些任务被划分为三大类：运动（locomotion）、导航（navigation）和机器人操作（manipulation） 。这种多样化的任务选择旨在验证深度网络扩展的普适性，即其带来的性能提升是否不局限于特定类型的任务。具体来说，实验环境基于Brax和MJX物理引擎构建，这些环境能够提供GPU加速的快速模拟，从而支持大规模的训练实验 。

运动任务：主要涉及控制机器人（如Ant四足机器人、Humanoid人形机器人）在开放空间中进行移动。这类任务考验智能体学习基本运动技能的能力，例如保持平衡、向前移动等。
导航任务：通常是在迷宫（Maze）环境中进行，要求智能体从起点出发，找到通往指定目标的路径。这类任务的复杂性在于需要智能体进行路径规划和决策，尤其是在长时程的迷宫（如Ant U4-Maze, Ant U5-Maze）中，智能体需要学习如何利用环境结构信息。
机器人操作任务：涉及使用机械臂等机器人完成特定的操作，例如抓取和移动物体。这类任务要求智能体具备精细的控制能力和对物体空间关系的理解。

SAC (Soft Actor-Critic) ：一种基于最大熵框架的off-policy actor-critic算法，以其样本效率和稳定性著称。
SAC+HER (SAC with Hindsight Experience Replay) ：在SAC的基础上结合了HER技术。HER通过将失败的经验重新标记为成功，极大地提高了在稀疏奖励环境下的学习效率。
TD3+HER (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient with HER) ：另一种强大的off-policy算法TD3与HER的结合。
GCBC (Goal-Conditioned Behavioral Cloning) ：一种模仿学习方法，通过监督学习来拟合一个目标条件策略。
GCSL (Goal-Conditioned Supervised Learning) ：另一种基于监督学习的目标条件方法。

实验结果显示，在10个不同的环境中，经过深度扩展的CRL方法在其中的8个任务上都显著优于所有其他基线 。唯一的例外是在Humanoid Maze环境中，SAC在早期训练阶段表现出更高的样本效率，但深度CRL最终也达到了与之相当的性能水平。这些全面的对比结果有力地证明了，通过简单地增加网络深度，CRL算法的性能可以得到质的飞跃，达到了state-of-the-art的水平，而无需依赖更复杂的算法设计或技巧（如HER）。

2.2 关键实验结果与分析

论文的实验结果不仅验证了深度扩展的有效性，还揭示了其背后更深层次的规律，特别是性能提升的幅度、关键深度阈值以及不同任务间的差异性。

2.2.1 性能提升幅度：2-50倍的性能飞跃

实验结果最引人注目的发现是，增加网络深度能够带来巨大且一致的性能提升。与4层的基线网络相比，更深的网络在不同任务上实现了从2倍到50倍不等的性能飞跃 。

在机器人操作任务中，性能提升了2到5倍。这表明即使是对于相对精细的控制任务，深度网络也能学习到更优的策略。
在长时程迷宫导航任务（如Ant U4-Maze和Ant U5-Maze）中，性能提升超过了20倍。这凸显了深度网络在处理需要长期规划和记忆的任务上的巨大优势。
在基于Humanoid（人形机器人）的复杂任务中，性能提升最为惊人，超过了50倍。这可能是因为人形机器人具有更高的自由度，其行为空间更为复杂，只有深度足够大的网络才能捕捉到其运动学和动力学中的复杂模式，从而学会像直立行走这样的高级行为 。

在Humanoid任务中，当深度从4层增加到16层时，智能体的行为发生了质变，从“坠落”或“爬行”突变为“直立行走” 。
在Humanoid U-Maze任务中，当深度达到256层时，智能体学会了“翻越”迷宫墙壁的非常规策略 。
在Ant Big Maze任务中，性能的关键提升发生在深度为8层时 。

这些关键阈值的存在表明，不同的任务对网络的“容量”或“表达能力”有不同的内在要求。只有当网络的深度超过这个阈值，它才具备学习和表示更复杂、更高级行为的能力。这一发现对于理解深度在RL中的作用至关重要，它暗示了未来的研究可以致力于预测这些阈值，或者设计能够自动调整网络深度以适应任务复杂性的自适应架构。

2.2.3 不同任务间的性能对比：长时程任务与复杂任务获益更显著

通过对比不同任务上的性能提升幅度，可以发现一个明显的趋势：任务越复杂、越需要长时程规划，深度网络带来的性能增益就越显著 。

机器人操作任务相对简单，涉及的状态和动作空间较小，因此性能提升相对温和（2-5倍）。
长时程迷宫导航任务（如Ant U-Maze）要求智能体具备记忆和规划能力，深度网络能够更好地学习环境的拓扑结构和状态之间的长期依赖关系，因此性能提升巨大（超过20倍）。

• Humanoid任务由于其高自由度和复杂的动力学，是所有任务中最具挑战性的。深度网络在这里展现出了最强大的能力，不仅学会了基本的行走，还发展出了非常规的、创造性的解决方案（如翻墙），性能提升超过50倍。

3. 更广泛的启示与讨论：对强化学习未来发展的影响

这项研究不仅在技术层面取得了突破，更对强化学习领域的未来发展提出了深刻的启示。它挑战了长期以来的设计范式，揭示了模型架构与训练范式之间新的协同关系，并为解决现实世界的复杂问题指明了新的方向。

3.1 对模型架构设计的启示

3.1.1 挑战传统RL浅层网络设计范式

长期以来，强化学习领域普遍倾向于使用相对较浅的网络（通常为2-5层）。这种设计选择的背后，既有对训练不稳定性的担忧，也有一种隐含的假设：即RL任务的反馈稀疏、数据分布非平稳，使得深度网络难以有效学习。然而，本研究通过引入残差连接、层归一化等在监督学习中已被证明行之有效的技术，成功地打破了这一“浅层网络”的魔咒。研究结果有力地证明，在解决了训练稳定性问题后，深度网络在RL中同样能够发挥其强大的表征学习能力。这启示我们，未来RL的模型架构设计不应再局限于浅层网络，而应大胆地借鉴和探索更深、更复杂的架构。这可能引发一场RL领域的“架构革命”，促使研究者们重新审视和设计RL智能体的“大脑”结构。

3.1.2 深度架构与自监督学习的协同效应

本研究的成功并非孤立地归功于深度网络，而是深度架构与自监督目标条件学习（CRL）范式协同作用的结果。CRL通过对比学习，为智能体提供了一个内在的、无需外部奖励信号的学习目标。这种自监督信号为深度网络提供了丰富的“营养”，使其能够从高维的原始感官输入中学习到有意义、可泛化的表征。反过来，深度网络强大的表征能力又极大地提升了CRL的学习效率和最终性能。这种协同效应表明，未来的研究方向不应仅仅关注算法或架构的单一改进，而应更多地探索二者之间的最佳结合方式。例如，如何设计更适合于特定自监督目标的网络架构，或者如何利用自监督信号来引导深度网络的学习，使其能够更高效地发现环境中的复杂结构和规律。

3.1.3 深度扩展作为提升性能的独立维度

在以往的RL研究中，提升性能的主要途径通常包括：设计更优的算法（如SAC、TD3）、改进探索策略、或利用领域知识构建更好的奖励函数。本研究则揭示了一个全新的、独立的性能提升维度——网络深度。实验结果表明，在不改变算法核心逻辑的情况下，仅仅通过增加网络深度，就能实现数量级的性能提升。这启示我们，深度扩展应被视为与算法创新同等重要的研究方向。未来的研究可以系统地探索不同RL算法与深度网络的结合效果，或者研究是否存在一个“最优深度”或“深度-宽度”的最佳配比，从而在有限的计算资源下实现性能最大化。此外，这也为RL领域的“规模法则”（Scaling Laws）研究提供了新的实证支持。

3.2 对训练范式与应用场景的启示

3.2.1 无监督与自监督目标条件学习的潜力

本研究在一个完全无监督、无外部奖励的环境中进行，智能体仅通过与环境的自主交互和自监督的对比学习目标，就学会了复杂的、可泛化的行为。这极大地凸显了无监督和自监督学习在RL中的巨大潜力。传统的RL严重依赖人工设计的奖励函数，这不仅耗时耗力，而且往往难以设计出能够引导智能体学习到期望复杂行为的奖励。而本研究所采用的自监督范式，则让智能体能够自主地发现和学习完成任务所需的核心技能。这为构建更通用、更自主的智能体开辟了新的道路。未来的研究可以进一步探索更强大的自监督学习目标，或者研究如何将少量的专家演示或人类反馈与自监督学习相结合，以更高效地引导智能体的学习过程。

3.2.2 深度RL在复杂机器人任务中的应用前景

实验结果清晰地表明，任务的复杂性越高，深度网络带来的性能增益就越大。这对于将RL应用于现实世界的复杂机器人任务（如家庭服务机器人、工业自动化、自动驾驶等）具有极其重要的指导意义。这些现实世界的任务通常具有高维度的状态空间、复杂的动力学、长时程的决策需求以及稀疏的奖励信号，这些都与论文中测试的复杂模拟任务高度相似。本研究的成功，预示着深度RL可能是解决这些挑战性问题的关键。未来的工作可以将本研究的方法应用于真实的机器人平台，验证其在真实世界中的有效性和鲁棒性。同时，也需要研究如何解决真实世界中数据收集成本高、安全性要求高等问题。

3.2.3 深度扩展与数据效率的权衡

尽管深度扩展带来了显著的性能提升，但我们也必须清醒地认识到其潜在的代价。更深的网络通常意味着更高的计算成本、更长的训练时间以及可能更低的数据效率。在论文的实验中，虽然深度CRL最终性能远超基线，但在某些任务的早期训练阶段，其样本效率可能不如一些精心设计的浅层网络算法（如SAC+HER）。因此，在实际应用中，需要在最终性能和训练成本/数据效率之间进行权衡。未来的研究可以探索如何设计更高效的深度网络训练方法，例如通过知识蒸馏、模型压缩或设计更高效的深度架构，来降低深度扩展的代价。此外，研究如何结合深度网络与样本高效的算法（如基于模型的RL），也是一个极具价值的研究方向。

3.3 与现有知识及实践的对比与共鸣

3.3.1 与监督学习中深度网络成功的对比

本研究的发现与监督学习领域（如计算机视觉和自然语言处理）中观察到的现象高度一致。在CV和NLP领域，模型性能随着网络深度和参数量的增加而持续提升，并且也出现了类似“突现”的能力（如大型语言模型的“思维链”能力）。本研究首次在强化学习领域，特别是在无监督的目标条件任务中，系统地复现了这一现象。这表明，深度网络强大的表征学习能力是一种普适性的优势，并不局限于特定的学习范式。这种跨领域的共鸣，进一步增强了本研究结论的可信度，并暗示了不同AI领域之间可能存在更深层次的统一规律。

3.3.2 与RL实践中稳定性挑战的共鸣

本研究的成功，恰恰解决了RL实践中一个长期存在的痛点：训练深度网络的不稳定性。许多RL从业者都曾为梯度消失/爆炸、训练不收敛等问题所困扰，这也是浅层网络在RL中盛行的重要原因之一。本研究通过引入残差连接、层归一化等技术，为这一问题提供了一个有效的解决方案。这与RL社区长期以来为提高训练稳定性所做的努力（如梯度裁剪、自适应学习率等）形成了共鸣。它表明，借鉴其他领域的成熟技术，是解决RL领域特有挑战的有效途径。这也鼓励了更多的跨领域技术交流，例如将Transformer架构、注意力机制等引入RL，可能会带来意想不到的性能突破。

3.3.3 对RL算法设计的潜在影响

本研究的发现可能会对RL算法的设计哲学产生深远影响。传统上，RL算法的设计更侧重于如何更有效地利用数据进行价值估计和策略优化。而本研究则表明，提升函数逼近器（即神经网络）本身的表达能力，可能是一个更根本、更有效的性能提升途径。这可能会引导未来的算法设计，从单纯关注算法逻辑，转向更多地关注算法与架构的协同设计。例如，在设计新的RL算法时，可以更多地考虑如何利用深度网络的分层特性，或者如何设计能够激发深度网络“突现”能力的训练信号。这种从“算法为中心”到“算法与架构并重”的转变，可能会开启RL领域新一轮的创新浪潮。