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深度强化学习原理及其在机器人运动控制中的运用
深度强化学习原理及其在机器人运动控制中的运用
作者:
薛天
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
强化学习
深度强化学习
算法框架
机器人运动控制
摘要:
深度强化学习技术通过将深度学习和强化学习技术结合起来,利用了深度学习表示能力强和端到端的学习特点,也利用了强化学习自动的决策学习能力以及其完善的算法框架.本文将概括性介绍深度学习、强化学习以及深度强化学习技术的算法框架,并探究深度强化学习技术在机器人运动控制中的应用.
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内容分析
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文献信息
篇名
深度强化学习原理及其在机器人运动控制中的运用
来源期刊
通讯世界
学科
工学
关键词
深度学习
强化学习
深度强化学习
算法框架
机器人运动控制
年,卷(期)
2018,(8)
所属期刊栏目
论述
研究方向
页码范围
240-241
页数
2页
分类号
TP242.6
字数
2409字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-4222.2018.08.152
五维指标
作者信息
序号
姓名
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薛天
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深度强化学习
算法框架
机器人运动控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通讯世界
主办单位:
中国科技信息研究所(ISTIC)
美国国际数据集团(IDG)
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-4222
CN:
11-3850/TN
开本:
大16开
出版地:
北京复兴路15号138室
邮发代号:
82-551
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
31562
总下载数(次)
90
总被引数(次)
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