1993年的分层强化学习：Feudal Reinforcement Learning 概括1992年没有深度学习，人们研究RL的思路与现在并不相同。但不可否认，提出“分层强化学习”是解决“泛化、学习速度”等问题的一个很好的思路。Feudal 类似从宏观到微观地去分层指挥，这里有一点值得注意，那就是“层层封装”，A-B-C，C只去执行B给他下达的目标（或者说感受以此设计的奖励机制），而不去管A的；
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