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Meta RL（Meta Reinforcement Learning）是Meta Learning应用到Reinforcement Learning的一个研究方向，核心的想法就是希望AI在学习大量的RL任务中获取足够的先验知识Prior Knowledge然后在面对新的RL任务时能够 学的更快，学的更好，能够自适应新环境！
DeepMind发现：深度学习与神经科学实验中动物的学习方式类似!
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全球人工智能
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学界 | 强化学习机器人也有很强环境适应能力，伯克利AI室验室赋能元训练+在线自适应
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AI科技评论
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最近必读的六篇【Meta-Learning（元学习）】相关论文和代码
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专知
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DeepMind论文：多巴胺不只负责快乐，还能帮助强化学习
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论智
0+阅读 · 2018年5月15日
DeepMind用强化学习探索大脑多巴胺对学习的作用
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新智元
0+阅读 · 2018年5月15日
今日 Paper | 医学图像中的深度学习；元强化学习；深度神经网络的无损压缩等
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AI科技评论
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《元强化学习》最新，70页ppt
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DeepMind发Nature子刊：通过元强化学习重新理解多巴胺
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量子位
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DeepMind最新Nature论文：基于元强化学习的神经科学新理论
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专知
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让智能体主动交互，DeepMind提出用元强化学习实现因果推理
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动态 | 强化学习机器人也有很强环境适应能力，伯克利AI实验室赋能元训练+在线自适应
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【牛津大学博士论文】元强化学习的快速自适应，217页pdf
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【ICLR2021】一种基于距离度量学习及行为正则化的完全离线的元强化学习方法
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「元学习」最新AAAI2021-Tutorial，附视频与240页ppt
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干货 | 人脑的前额皮质里藏了一个强化学习系统，DeepMind如是说
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AI科技评论
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参考链接
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