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映射路径规划中具等变性的模型集与正则化
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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
强化学习中，利用环境对称性可以提高效率、鲁棒性和性能。本文提出了一种构建等变策略和不变值函数的方法，而无需使用专门的神经网络组件，并在训练过程中添加了正则化项以增加归纳偏置。通过基于地图的路径规划案例研究，展示了等变集合和正则化对样本效率和性能的改进。
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关键要点
- 强化学习中利用环境对称性可以提高效率、鲁棒性和性能。
- 提出了一种构建等变策略和不变值函数的方法，无需专门的神经网络组件。
- 在训练过程中添加正则化项以增加归纳偏置。
- 通过地图路径规划案例研究展示等变集合和正则化对样本效率和性能的改进。
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