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最新无模型深度强化学习研究:从零开始训练机器人“玩乐高”
被引量:
2
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作者
Tuomas Haarnoja
Vitchyr Pong
+3 位作者
Aurick Zhou
Murtaza Dalal
pieter abbeel
Sergey Levine
《机器人产业》
2018年第3期48-51,共4页
伯克利最新提出无模型深度强化学习方法——soft Q-learning(SQL)算法,该算法可以对模拟和现实世界的任务执行组合性,同时在该算法基础上提出了一种使用具有表达性的神经网络策略学习机器人操作技能的学习框架。
关键词
机器人系统
强化学习
无模型
型深
训练
学习方法
人类学习
基于模型
下载PDF
职称材料
题名
最新无模型深度强化学习研究:从零开始训练机器人“玩乐高”
被引量:
2
1
作者
Tuomas Haarnoja
Vitchyr Pong
Aurick Zhou
Murtaza Dalal
pieter abbeel
Sergey Levine
出处
《机器人产业》
2018年第3期48-51,共4页
文摘
伯克利最新提出无模型深度强化学习方法——soft Q-learning(SQL)算法,该算法可以对模拟和现实世界的任务执行组合性,同时在该算法基础上提出了一种使用具有表达性的神经网络策略学习机器人操作技能的学习框架。
关键词
机器人系统
强化学习
无模型
型深
训练
学习方法
人类学习
基于模型
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
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作者
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1
最新无模型深度强化学习研究:从零开始训练机器人“玩乐高”
Tuomas Haarnoja
Vitchyr Pong
Aurick Zhou
Murtaza Dalal
pieter abbeel
Sergey Levine
《机器人产业》
2018
2
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