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这一变分目标与使用重参数化技巧相结合，使得潜在动力学模型和策略能够端到端地被深度神经网络优化。

这一变分目标与使用重参数化技巧相结合，使得潜在动力学模型和策略能够端到端地被深度神经网络优化。

==规划与决策机制==

==规划与决策机制==

在完成潜在动态模型的训练之后，智能体便具备了在潜在空间中进行前瞻性思考的能力——即在不依赖真实环境交互的前提下，基于当前潜在状态，利用训练好的世界模型模拟未来的状态演化与奖赏反馈。这一“想象能力”（imagination）是 Dreamer 系列算法的关键特征，也是在 PlaNet 等先导方法中首次系统化提出的。在此框架下，策略优化不再受限于真实数据的收集速度与环境延迟，而是可以在紧凑、高效的潜在空间中进行大规模并行 roll-out。这些 imagined trajectories 捕捉了模型关于未来状态—奖赏序列的预测，从而为智能体提供了丰富的“内省式”经验用于指导行为选择。接下来的部分将介绍 PlaNet 如何利用潜在空间生成高效的 imagined trajectories，并在此基础上，通过模型预测控制（MPC）或策略梯度等方式，完成对实际动作的选择与优化。

在完成潜在动态模型的训练之后，智能体便具备了在潜在空间中进行前瞻性思考的能力——即在不依赖真实环境交互的前提下，基于当前潜在状态，利用训练好的世界模型模拟未来的状态演化与奖赏反馈。这一“想象能力”（imagination）是 Dreamer 系列算法的关键特征，也是在 PlaNet 等先导方法中首次系统化提出的。在此框架下，策略优化不再受限于真实数据的收集速度与环境延迟，而是可以在紧凑、高效的潜在空间中进行大规模并行 roll-out。这些 imagined trajectories 捕捉了模型关于未来状态—奖赏序列的预测，从而为智能体提供了丰富的“内省式”经验用于指导行为选择。接下来的部分将介绍 PlaNet 如何利用潜在空间生成高效的 imagined trajectories，并在此基础上，通过模型预测控制（MPC）或策略梯度等方式，完成对实际动作的选择与优化。