2024年12月5日 · 分层强化学习 （Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一类旨在通过引入多层次结构来提高强化学习算法效率的方法。其核心思想是将复杂的任务分解为若干子任务，通过解决这些子任务来最终完成整体目标。

分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL） 是一种强化学习方法，它将复杂任务分解为更易处理的子任务，通过层次结构来简化学习过程。HRL 的主要目标是应对长时间跨度和稀疏奖励的问题，并通过多层次的决策方式来提高学习效率。

2024年12月5日 · 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL） 是一种强化学习方法，它将复杂任务分解为更易处理的子任务，通过层次结构来简化学习过程。HRL 的主要目标是应对长时间跨度和稀疏奖励的问题，并通过多层次的决策方式来提高学习效率。

2024年10月14日 · 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。

2024年10月1日 · 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一类旨在通过引入多层次结构来提高强化学习算法效率的方法。 其核心思想是将复杂的任务分解为若干子任务，通过解决这些子任务来最终完成整体目标。

2008年4月15日 · Unauthorized Photography in Women's Restrooms (ID: h_113jo07) JO-07 JAV Unauthorized Photography in Women's Restrooms - Free Trailer and English Subtitles srt.. 41 mins 0 views

2020年12月15日 · HIRO的全称是HIerarchical Reinforcement learning with Off-policy correction，本文 关注off-policy下high/low level non-stationary的问题 ，off-policy本来就十分不稳定，很多算法采用很多技术才减弱了不稳定性，除此之外在HRL下也有它特有的不稳定性，就是上下层策略的不稳定性，HAC中是 ...

HIRO 是HIerarchical Reinforcement learning with Off-policy correction 的缩写。 Nachum, Ofir, et al. "Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning." arXiv preprint arXiv:1805.08296 (2018). 提出了一种 general 并且 off-policy 的HRL算法。 general是相比于当下有一些针对特定任务特殊设计的算法来说的。 （可以参考本专栏前面讲到的NJUStarCraft和h-DQN）off-policy即呼应了标题里面提到的data-efficient。

2021年6月21日 · 分层强化学习（hrl）是一种强化学习（rl）方法，旨在通过将复杂问题分解为多个子任务，来提高学习效率和性能。 HRL 的主要思想是通过引入层次结构，使得智能体在解决问题时能够更有效地组织和管理其行为策略。

2023年6月29日 · 第三个方向是分层强化学习（hierarchical reinforcement learning，HRL）。分层强化学习是指，我们有多个智能体，一些智能体负责比较高级的东西，它们负责定目标，定完目标以后，再将目标分配给其他的智能体，让其他智能体来执行目标。