或者,可以通过(深度)强化学习等技术获得接近最优的控制。 强化学习 (RL) 是一类用于在不确定条件下进行顺序决策的基于试错法的方法,用于解决构造为马尔可夫决策过程(MDP) 的随机最优控制问题。RL 方法在与深度神经网络(用作函数逼近器)结合时特别强大,合并到深度强化学习 (DRL) 的新领域。近年来,从围棋游戏 [5]...
或者,可以通过(深度)强化学习等技术获得接近最优的控制。 强化学习 (RL) 是一类用于在不确定条件下进行顺序决策的基于试错法的方法,用于解决构造为马尔可夫决策过程 (MDP) 的随机最优控制问题。 RL 方法在与深度神经网络(用作函数逼近器)结合时特别强大,合并到深度强化学习 (DRL) 的新领域。 近年来,从围棋游戏 ...
或者,可以通过(深度)强化学习等技术获得接近最优的控制。 强化学习 (RL) 是一类用于在不确定条件下进行顺序决策的基于试错法的方法,用于解决构造为马尔可夫决策过程 (MDP) 的随机最优控制问题。RL 方法在与深度神经网络(用作函数逼近器)结合时特别强大,合并到深度强化学习 (DRL) 的新领域。近年来,从围棋游戏 [5...