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基于强化学习的机器人控制系统设计 - MATLAB&Simulink机器人与人工智能专题线上技术研讨会
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通过强化学习,您可以在没有标注数据的情况下,使用深度神经网络解决复杂控制问题。学习过程通过对目标系统的多次仿真实现。生成的仿真数据用于训练基于深度神经网络的智能体策略,从而取代传统的控制系统。 本演讲以四足机器人行走控制为例,介绍MATLAB和Simulink强化学习工作流,包括怎样设置环境模型,定义策略结构,智能体的训练与验证,通过自动代码生成部署策略函数,以及如何在桌面环境下,结合Simulink环境模型验证策略的代码功能。
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