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通过Lipschitz正则化实现量子强化学习的鲁棒性和泛化性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为RegQPG的量子策略梯度算法，旨在增强量子强化学习的鲁棒性和泛化能力。实验结果验证了该方法的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为RegQPG的量子策略梯度算法。
- RegQPG旨在增强量子强化学习的鲁棒性和泛化能力。
- 该方法结合了量子计算和控制理论的原则。
- 使用RegQPG进行训练可以显著提高策略的鲁棒性和泛化能力。
- 通过数值实验验证了RegQPG的实际效益。
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