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上传时间: 2021-02-21
详细说明：强化学习(reinforcement learning) 是机器学习和人工智能领域的重要分支，近年来受到社会各界和企业的广泛关注。强化学习算法要解决的主要问题是，智能体如何直接与环境进⾏交互来学习策略。但是当状态空间维度增加时，传统的强化学习⽅法往往⾯面临着维度灾难，难以取得好的学习效果。分层强化学习(hierarchical reinforcement learning) 致力于将一个复杂的强化学习问题分解成几个子问题并分别解决，可以取得比直接解决整个问题更好的效果。分层强化学习是解决大规模强化学习问题的潜在途径，然而其受到的关注不高!本文将介绍和回顾分层强化学习的几大类方法。
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