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抽象的深入强化学习表明，在视频游戏，机器人控制，官方驾驶和药物发现等不同领域的跨不同领域取得了巨大的成就。部分可观察的域中的常见方法在很大程度上倾向于从高维观测（例如图像）中端到端学习，而没有明确推理真实状态。我们提出了一个替代方向，引入了部分规定的加固学习（PSRL）框架。PSRL的核心是受监督和无监督学习的融合。该方法利用州估计器从高维观测中提取监督的语义状态信息，这些观察通常在培训时完全可用。这产生了更容易解释的政策，这些政策由控制构成状态预测。并行，捕获了一个无透视的潜在表示。这两个 - 语义状态和潜在状态 - 然后融合并用作策略网络的输入。这种并置为从业者提供了灵活而动态的范围：从强调监督的状态信息到整合富裕的潜在见解。广泛的实验结果表明，通过合并这些双重表示，PSRL提供了有效的平衡，增强了模型，可以在保存的同时使用，并且通常明显胜过表现，这是通过奖励和收敛速度以传统方法设定的性能基准。
通过部分监督的强化学习
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