Reinforcement Learning
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原文：RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布 ICLR ABSTRACT 深度RL已經成功地自動學習了復雜的行為。但是，學習過程需要大量的試驗。相比之下，動物可以通過幾次試驗而學習新的任務，這得益於它們對世界的了解。本文力圖彌合這一差距。與其設計一種 快速 的RL算法，不如將其表示為RNN並從數據中學習。在我們提出的方法RL 中，該算法以RNN的權重進行編碼，這些權重是通過通用 慢速 ...
2020-09-06 16:32 0 606 推薦指數：
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