迁移强化学习

Transfer Reinforcement Learning是一种通过利用先前任务中获得的知识来加速新任务学习过程的强化学习方法。其核心目标是在不同但相关任务之间实现知识迁移，从而提高学习效率和性能。这种方法在多任务环境、持续学习和适应性系统中具有重要应用价值，能够显著减少训练时间和资源消耗，提升系统的泛化能力和适应性。