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我们研究了在任务之间共享表示形式的好处，以便在多任务增强学习中有效利用深层神经网络。我们利用这样的假设，即从不同的任务中学习，共享共同的属性，有助于概括它们的知识，从而导致更有效的功能与学习一项任务相比。直觉上，当通过增强学习算法使用时，由此产生的功能集提供了性能优势。我们通过提供理论保证来强调在任务之间共享表示形式的条件，从而将近似值近似值的近似时间限制扩展到多任务设置的条件，从而证明了这一点。此外，我们通过提出三种强化学习算法的多任务扩展来补充我们的分析，我们对广泛使用的强化学习基准进行了经验评估，该基准在样本效率和绩效方面显示了对单任务处理的显着改善。
在多任务深度加强学习中共享知识
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