Meta-Reinforcement Learning for Heuristic Planning

In Meta-Reinforcement Learning (meta-RL) an agent is trained on a set of tasks to prepare for and learn faster in new, unseen, but related tasks. The training tasks are usually hand-crafted to be representative of the expected distribution of test tasks and hence all used in training. We show that g...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:arXiv.org 2021-07
Hauptverfasser: Ricardo Luna Gutierrez, Leonetti, Matteo
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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