本研究提出了一种基于梯度的全球收敛方法，解决动态离散选择模型的估计问题，克服了线性参数奖励的假设。通过经验风险最小化框架，在高维无限状态空间中有效应用，展示了其优越性和快速收敛性。

本研究提出了一种非自治动态系统的方法，解决了递归神经网络在序列数据学习中的高维状态空间模型维度问题，得出N维可逆动态系统的分形维度上限为N，具有重要意义。

本文研究了强化学习中探索的挑战，提出了基于内在动机的复杂启发式探索策略来解决稀疏奖励下的任务。实验表明，该策略在高维状态空间和策略外奖励下的各种环境中表现出色，优于其他启发式探索技术。