RL Problems
1.Delayed, sparse reward(feedback), Long-term planning
Hierarchical Deep Reinforcement Learning, Sub-goal, SAMDP, optoins, Thompson sampling, Boltzman exploration, Improving Exploration
2.Partial observability, Imperfect-Information
Memory, Nash equilibria, MCTS, self-play, LSTM, active perception, curiosity
3.Large state space, Large action space
Hardware, Distributon, Deeper Neural Network.
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