假设网络计划探索快速元强化学习适应
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。Meta Reinforcement Learning 的 Hypothesis Network Planned Exploration（HyPE）方法结合了主动和计划的探索过程，通过假设网络优化了适应速度，在快速演化的环境中显示出比基线方法更高的适应速度和模型准确性。
基于Transformer架构的模型算法在符号Alchemy环境中表现出比基于模型无关的强化学习方法更好的性能，揭示了基于模型的方法在元学习中的相关性和Transformer架构的效率。
