meta-reinforcement-learning

새로운 작업을 해결하기 위해 과거의 학습 경험을 활용하는 방법을 배우는 강화학습의 한 분야이다. 모델이 이전 시도에서 얻은 컨텍스트를 활용해 미래의 실행을 개선함으로써 더 효율적인 문제 해결 능력을 갖추게 한다.