Reinforcement Learning
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原文：RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 ICLR ABSTRACT 深度RL已经成功地自动学习了复杂的行为。但是，学习过程需要大量的试验。相比之下，动物可以通过几次试验而学习新的任务，这得益于它们对世界的了解。本文力图弥合这一差距。与其设计一种 快速 的RL算法，不如将其表示为RNN并从数据中学习。在我们提出的方法RL 中，该算法以RNN的权重进行编码，这些权重是通过通用 慢速 ...
2020-09-06 16:32 0 606 推荐指数：
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