1樓：
Reinforcement learning 本身問題和方向其實很多，deep 化的過程中要解決的問題還是相當棘手的，需要發現歷史中的技術比如 experience replay 或者發明出新的 trick，如 retrace。準備工作比 GANs 略多一點吧~
2樓：ACplus
gan是生成學習的分支，drl是強化學習的分支，怎麼就特例了呢。
至於門檻，gan的確有些低，而且結果很炫，容易吸引geek復現。而drl訓練對gpu和資料要求都很高，因此deepmind基本上一家通吃。
但是說到熱點的話那就平分秋色了，gan略微佔優，但也和cv井噴式發展有關，許多idea遷移到gan上也有好的效果自然就要發了
3樓：
神tm gan是drl的特例。你這麼說神經網路還是一堆計算混到一起的特例。
gan的前途光明是個人都看得到。
drl也是前途光明的大家也都知道。
但是gan比drl晚出，drl玩起來稍稍困難些，所以gan現在更受普通人關注，這道理還不簡單？
但事實上根據某top2的某機器學習前沿課的project來看，最火的就是gan和rl，兩者幾乎平分天下，所以題主的觀點在我看來只是錯覺。
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