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- 元强化学习是一种提升智能体适应新任务能力的技术，它让智能体不仅能学习完成当前的任务，还能在面对新的任务或环境时更快地学会新的策略。与传统的强化学习不同，元强化学习关注如何学习得更快、更高效，即学习如何学习。它让智能体在多种任务之间迁移经验，以应对任务变化或环境变化。 核心思想 元强化学习的核心思想是通过一个“元层”对多个任务进行学习和优化。该元层不是直接学习如何执行任务，而是学习如何在给定的任务 元强化学习是一种提升智能体适应新任务能力的技术，它让智能体不仅能学习完成当前的任务，还能在面对新的任务或环境时更快地学会新的策略。与传统的强化学习不同，元强化学习关注如何学习得更快、更高效，即学习如何学习。它让智能体在多种任务之间迁移经验，以应对任务变化或环境变化。 核心思想 元强化学习的核心思想是通过一个“元层”对多个任务进行学习和优化。该元层不是直接学习如何执行任务，而是学习如何在给定的任务
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- 深度强化学习本文介绍：[Python] 深度Q网络（DQN）实现[Python] REINFORCE算法实现[Results] 运行结果随着深度学习的迅猛发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）将深度学习与强化学习相结合，使得处理高维状态空间成为可能。 深度强化学习本文介绍：[Python] 深度Q网络（DQN）实现[Python] REINFORCE算法实现[Results] 运行结果随着深度学习的迅猛发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）将深度学习与强化学习相结合，使得处理高维状态空间成为可能。
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