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机器人网

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强化学习方法汇总，以及他们的区别

强化学习机器人

了解强化学习中常用到的几种方法,以及他们的区别, 对我们根据特定问题选择方法时很有帮助. 强化学习是一个大家族, 发展历史也不短, 具有很多种不同方法. 比如说比较知名的控制方法 Q learning, Policy gradients, 还有基于对环境的理解的 model-based RL 等等. 接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别. 因为本文原作是一段6分钟视频介绍. 所以首先放视频链接: 优酷http://v.youku.com/v_show/id_XMTkyMDY5MTk2OA==.htm

2018-04-25

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机器人后空翻回旋踢都不是事，关键在这个强化学习新方法…

机器人强化学习游戏深度学习

波士顿动力人形机器人的后空翻技能亮相时，惊艳了全球群众。这么复杂的动作，不用说现实世界中的机器人，就算是在模拟器里，学起来也非常的难。现在，加州大学伯克利分校和英属哥伦比亚大学最新研究的一种新方法

2018-04-19

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