在过去十年中，强化学习研究成为科学进步的中心，特别是深度神经网络在近乎完美地近似状态-动作值函数方面的应用，帮助我们赢得了许多挑战性游戏。本文重点分析了强化学习研究的关键要素，并探讨了传统的评估与设计范式。
我们引入了强化学习中的规模法则的理论基础，展示了强化学习算法的渐进性能与性能排名和数据范式之间并不存在单调关系。通过进行大规模实验，我们的结果表明，基于传统设计和评估范式的强化学习研究得出了错误的结论。
我们的分析和结果为深度强化学习的规模、容量和复杂性提供了核心分析。
博主点评： 本文深入探讨了深度强化学习的评估和设计方法，揭示了传统研究范式可能导致的误导性结论。对于研究者而言，理解这些理论基础和实验结果对于推动领域的发展至关重要。