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[LG] A Survey of Meta-Reinforcement Learning

J Beck, R Vuorio, E Z Liu, Z Xiong, L Zintgraf, C Finn, S Whiteson
[University of Oxford & Stanford University]

元强化学习综述

要点:

  1. 元强化学习(meta-RL)作为一种有前途的方法，可以缓解深度强化学习产生的数据效率差和策略通用性有限的局限性；
  2. 描述元强化学习的问题设置和主要变体，并根据任务分布和每个单独任务的学习预算对元强化学习的研究进行分类；
  3. 对元强化学习算法和应用的调研，重点是少样本多任务设置和探索的策略。

一句话总结:
本综述对元强化学习进行了概述，包括其问题设置、变体和主要算法，重点介绍了少样本多任务设置、探索策略及其在机器人和其他现实世界应用中的样本有效自适应的潜在应用，以及该领域的开放问题。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2301.08028
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