该文综述了基于循环神经网络的强化学习处理部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的研究进展，涵盖DRQN、LSTM-TD3、Fast and Forgetful Memory等模型，表明记忆机制可有效应对部分可观测性，短期记忆往往足够，且精心设计的架构与超参数常优于专用算法。

本文综述部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的规划与表示学习研究，涵盖简化解与最优解的确定性界限、基于最大似然与乐观探索的高效表示学习、LSTM-TD3应对部分可观测、端到端隐藏状态估计与可解释性、近似启发式方法、无模型强化学习运动规划、近似多项式时间无预言学习、DELIP变分推理模型学习、降低复杂度的HOMDP，以及在线启发式搜索处理大型POMDP。