DeepMind强化学习综述:快速和缓慢的强化学习

背景 近年来，深度强化学习（RL）方法在人工智能方面取得了令人瞩目的进步，在从Atari到Go到无限制扑克等领域都超过了人类的表现。 这一进展引起了对了解人类学习感兴趣的认知科学家的关注。但是，人们一直担心，深层RL可能太低样本效率-也就是说，它可能太慢-无法为人类学习提供一个合理的模型。 在本综述中，作者通过描述最近开发的技术来反驳这种批评，这些技术使深层RL能够更灵活地运行，比以前的方法更快地

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