一切皆是映射：元强化学习在DQN中的应用：前沿进展介绍

1. 背景介绍

1.1 强化学习的崛起

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了令人瞩目的成就。从 AlphaGo 击败世界围棋冠军到 OpenAI Five 在 Dota2 中战胜职业战队，强化学习展现出了其在解决复杂决策问题上的巨大潜力。

1.2 深度强化学习的突破

深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 将深度学习的强大表征能力与强化学习的决策能力相结合，进一步推动了强化学习的发展。深度 Q 网络 (Deep Q-Network, DQN) 作为 DRL 的代表性算法之一，通过将深度神经网络引入 Q 学习，成功解决了高维状态空间和动作空间中的强化学习问题。

1.3 元强化学习：迈向更高效的学习

尽管 DQN 在许多领域取得了成功，但其学习效率仍然是一个挑战。元强化学习 (Meta-Reinforcement Learning, Meta-RL) 旨在通过学习“学习”的方法，使强化学习算法能够更快地适应新的任务，从而提高学习效率。

2. 核心概念与联系

2.1 元学习：学习如何学习

元学习的核心思想是将学习过程本身视为一个