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摘要。我们提出了一种适合深入加强学习（DRL）问题的新颖算法，该算法利用信息几何形状实施战略性和选择性遗忘。我们的方法旨在解决DRL的首要偏见，并在顺序决策框架内提高适应性和鲁棒性。我们从经验上表明，通过包括利用Fisher Information Matrix来实现的选择性遗忘机制，与仅专注于学习的传统DRL方法相比，人们可以获得更快，更健壮的学习。我们的实验是在流行的DeepMind Control Suite基准上执行的，可以加强该想法 - 已经存在于文献中 - 忘记是学习的基本组成部分，尤其是在具有非平稳目标的情况下。
Fisher指导的选择性遗忘（FGSF），用于深钢筋学习
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