GoT框架的核心在于其统一结构和私有执行方法，通过前置T的转换函数实现思维变换。该算法高效，支持分形结构，最终在叶子节点整合所有结果。
该文探讨了深度强化学习中政策梯度方法的局限性，即在某些MDP类别中，策略空间的优化景观可能非常非平滑或呈分形结构，导致无法估计梯度。作者提出了一种实用方法，通过采样来估计目标函数的局部平滑性，以识别训练过程中是否遇到分形景观。作者通过实验展示了如何解释政策优化的一些失败案例。
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