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강화학습: 메타 강화 학습 개념 탐구

메타 강화 학습(Meta-Reinforcement Learning, MRL)은 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 한 분야로, 빠른 학습과 적응 능력을 목표로 합니다. MRL은 다양한 환경에서 효율적으로 학습하고 새로운 환경에 빠르게 적응하는 에이전트를 개발하는 데 중점을 둡니다. 이는 딥러닝과 RL의 발전을 통해 더욱 중요해지고 있으며, 실제 문제 해결에 적용 가능한 기술을 제공합니다.🤔 메타 강화 학습의 기본 개념 (Fundamental Concepts of Meta-Reinforcement Learning)메타 강화 학습은 학습하는 방법을 학습하는 개념입니다. 기존 RL 에이전트가 특정 환경에서 최적의 정책을 찾는 데 집중하는 반면, MRL 에이전트는 여러 환경(혹은 태..
강화학습 2025. 4. 8. 08:06
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