资源简介
为了解决“空白”（tabula rasa）强化学习的低效率，并帮助释放深度强化学习的全部潜力，本次研讨会将重点关注利用先前计算工作（称为“重塑强化学习”，reincarnating RL）的替代范式，以加速强化学习智能体在设计迭代过程中的训练，或在从一个智能体转移到另一个智能体时进行训练。
为了解决“空白”（tabula rasa）强化学习的低效率，并帮助释放深度强化学习的全部潜力，本次研讨会将重点关注利用先前计算工作（称为“重塑强化学习”，reincarnating RL）的替代范式，以加速强化学习智能体在设计迭代过程中的训练，或在从一个智能体转移到另一个智能体时进行训练。