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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！
【NeurIPS2022】分布式自适应元强化学习
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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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《元强化学习》最新，70页ppt
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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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元强化学习综述及前沿进展
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「元强化学习」报告，斯坦福Chelsea Finn讲解，52页ppt，Meta Reinforcement Learning
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元强化学习迎来一盆冷水：不比元Q学习好多少
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参考链接
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