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Meta Reinforcement LearningOn the Origin of Meta-RLDefine Meta-RLMeta-Learning Algorithms for Meta-RLTraining Task AcquisitionReferences
转自Meta Reinforcement LearningMeta-RL是针对强化学习任务的元学习。在对任务分布进行训练后，agent能够通过开发一种新的具有内部活动动态的RL算法解决新任务。这篇文章从meta-RL的起源开始，然后深入研究meta-RL的三个关键组成部分。在之前关于元学习的文章中，这个问题主要是在 few-shot 分类的背景下定义的。在这里，我想探讨更多的案例，当我们试图通过开发一个 agent 来“元学习”强化学习(RL)任务，可以快速有效地解决看不见的任务。
Linux下增大可打开文件描述符的最大数的方法
在安装Oracle Grid Infrastructure检查约束时遇到一个错误，大体是说当前可打开的文件描述符的最大数为1024，而要求是65536。
于是在gir
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