Lilian Weng — Lil’Log·· 2019-06-23AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Meta Reinforcement Learning：元强化学习综述
Meta Reinforcement Learning
AI 导读
元强化学习（meta-RL）将元学习引入强化学习，训练一个能快速解决未见任务的智能体。其策略输入除当前状态外还包含上一动作 $a_{t-1}$ 和上一奖励 $r_{t-1}$，并采用 LSTM 策略，用隐藏状态记忆轨迹特征，无需显式喂入上一状态。Wang et al.（2016）与 Duan et al.（2017）几乎同时提出该思路，后者称之为 RL²。
来源：Lilian Weng — Lil’Log · lilianweng.github.io