样本利用率及学习效率是深度强化学习在实际应用中的一个重要瓶颈问题。面对真实世界,为了快速、准确地得到通用的策略,本发明提出一种基于潜在动作表示空间的强化学习策略学习方法,该方法在动作的潜在空间学习策略,再把动作表示映射到真实的动作空间：所述方法中的策略就是一个从状态到动作表示的映射,可减小策略学习的搜索空间,提高策略学习效率；所述方法中动作的表示可选择成熟的监督学习进行离线学习,可进一步提高学习速度、提高稳定性。此外,只要所采取动作的特征相似,即使面对与训练策略不同的任务,可以使学成的策略在少量学习样本的精调下泛化到当前执行任务的动作空间中,极大地提高了策略表达的泛化能力。