该论文介绍了DSR，即在深度强化学习框架中推广SR，通过奖励预测和继任者映射的分解提高了对远程奖励变化的灵敏度，并能够从继任者地图中提取瓶颈状态。该方法在网格世界和Doom游戏引擎中展示了有效性。