研究：冻结循环网络加可训练输出模块可解POMDP

Zekang Wang、Zhe He 和 Gaojie Jin 发布论文《Does Learning Recurrent Networks Matter in Partially Observable RL?》，研究部分可观测强化学习中循环网络是否需要训练，并提出由冻结循环网络与可训练非线性输出模块组成的架构。 据论文摘要，该方法可支持数百步回忆，在多项 POMDP 控制任务中取得有竞争力的表现，且可训练参数少于对应的完全训练方法。源代码已在 GitHub 上发布（https://github.com/Aphlios/FRN-POMDP）。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。