meta-rl
메타 강화학습
메타-RL은 에이전트가 다른 학습 절차나 학습자들을 설계하거나 조정하는 목적을 위해 학습하는 접근법이다. 본 글에서는 에이전트가 실제로 다른 모델의 학습 작업(job)을 작성하고 제출하며 그 결과로부터 보상을 받는 바깥-안쪽 이중 루프 구조로 사용됐다. 메타-RL은 자동화된 실험 설계와 하이퍼파라미터 탐색을 하나의 최적화 목표로 통합하는 데 중요하다.
중급
메타 강화학습
메타-RL은 에이전트가 다른 학습 절차나 학습자들을 설계하거나 조정하는 목적을 위해 학습하는 접근법이다. 본 글에서는 에이전트가 실제로 다른 모델의 학습 작업(job)을 작성하고 제출하며 그 결과로부터 보상을 받는 바깥-안쪽 이중 루프 구조로 사용됐다. 메타-RL은 자동화된 실험 설계와 하이퍼파라미터 탐색을 하나의 최적화 목표로 통합하는 데 중요하다.
