论文分享 - 让我吃惊的神经网络控制器应用

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ANN控制器原来可以建立神经网络后，用优化问题来实时计算weights，来输出控制量。熟悉了用训练的方法来得到最优全局weights，让我对这篇论文刮目相看。当然了还是有些值得深入思考的问题：
1） 当问题更复杂的时候简单的NN可能没办法来近似非线性问题
2） 复杂的神经网络是否能够有real time的weights解呢
3） Maglev问题通常都需要比较高频率的控制器，比较简单无脑的PID反而特别好用。是不是可以把优化问题从控制升级到路径规划呢？这一点比较interesting

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