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题目：Regularized Parameter Uncertainty for Improving Generalization in Reinforcement Learning

基于正则化参数不确定性的强化学习泛化能力提升

作者：Pehuen Moure, Longbiao Cheng, Joachim Ott, Zuowen Wang, Shih-Chii Liu

论文创新点
    
    
        
     
引入信噪比（SNR）作为参数不确定性的度量：论文提出了一种新的正则化方法，通过引入信噪比（SNR）来度量网络参数的不确定性。
        
     
提出最大SNR正则化方法：作者提出了一种最大SNR正则化方法，通过引入SNR损失项来优化网络的泛化能力。