增强学习（Reinforcement Learning and Control）
摘要：[pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中，我们总是给定一个样本x，然后给或者不给label y。之后对样本进行拟合、分类、聚类或者降维等操作。然而对于很多序列决策或者控制问题，很难有这么规则的样本。比如，四足机器人的控制问题，刚开始都不知道应该让其动那条腿，在移动过程中，也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向。 另外如要设计一个下象棋的AI，每走一步实际上也是一个决策过程，虽然对于简单的棋有A*的启发式方法，但在局势复杂时，仍然要让机器向后面多考虑几步后才能决定走哪一步比较好，因此需要更好的决策方法。 对于这种控制决策问题，有这么一种解决思路。我们设计一个回报函数（reward fu
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posted @ 2011-05-13 11:19
