meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的过程。其学习的不是一个直接用于预测的数学模型，而是学习“如何更快更好地学习一个数学模型”。
从任务划分就开始与众不同的元学习-潘珲原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/10/03/%e4%bb%8e%e4%bb%bb%e5%8a%a1%e5%88%92%e5%88%86%e5%b0%b1%e5%bc%80%e5%a7%8b%e4%b8%8e%e4%bc%97%e4%b8%8d%e5%90%8c%e7%9a%84%e5%85%83%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
本次学术报告主要给大家详细的介绍DQN算法原理及其调参细节，并且进行举例说明和总结以加深大家的理解。
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