《深度學習能力 人工智能教機器人走路！》文章已經(jīng)歸檔，站長之家不再展示相關內(nèi)容，下文是站長之家的自動化寫作機器人，通過算法提取的文章重點內(nèi)容。這只AI還很年輕，歡迎聯(lián)系我們幫它成長：
來自加州大學伯克利分校和其中之一的谷歌人工智能研究部門的科學家們，在Arxiv.org上發(fā)表《通過深度強化學習，來學習走路》，它描述一個人工智能系統(tǒng)，教一個長了四只腳的機器人穿越熟悉和不熟悉地形...
設計挑戰(zhàn)有兩方面...
作者指出，深度強化學習在仿真中廣泛應用于學習運動策略，甚至將其應用到現(xiàn)實機器人中，但由于仿真中存在的差異，不可避免地會導致一些性能損失，需要大量的手工建模...
為了尋求一種方法，用研究人員的話說，可以讓一個系統(tǒng)在沒有模擬訓練的情況下學習運動技能，他們開發(fā)了一個名為maximumentropyRL的強化學習框架...
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