强化学习
深度强化学习是一种机器学习，它允许执行控制者在系统中执行决策，并在系统中完成故事，机器人系统autónomos。深度强化学习允许实用者阅读神经元的深奥知识，并完成entrenándolas对形式的理解，dinámica部分模型，simulación。没有必要预先定义，对罪恶的礼仪;在我们的模型simulación中，我们可以用interactúa表示我们的意图。
MATLAB®y仿金宝app真软件®请允许我们完成diseñar的任务，并实施联合国管制员加强学习。他说:
- 加强学习的中间部分是控制简单的系统，系统是autónomos y robótica。
- 然后，对强化学习的算法进行比较，并将其与习惯学习的算法进行比较。
- 利用神经元原理深入定义políticas在图像上的强化学习，vídeo y传感器。
- Entrenar políticas con más rapidez mediante la ejecución de varias simulaciones en parallelo a través de núcleos locales o la nube。
- 强化学习的实现者控制。
强化学习的主体
加强学习的代理人，我们可以通过política来学习，我们可以通过asignación来学习，我们可以通过acción来学习，我们可以通过política来学习。阿尔戈诺斯在深度q -网络、行为-批评和深度确定性政策梯度中发现了算法习惯。算法实现了política的形式，它最大限度地补偿了一个大广场的比例。
如políticas所示为深度神经元的中位数，如búsqueda所示。Después，我们将在MATLAB对象和Simulink对象的形式中集成个性化的实现者。金宝app
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在MATLAB和Simulink中进行建模金宝app
我们要学习强化的算法，我们要学习dinámico，你要学习interactúa，我们要学习。在应用程序中，故事可以是robótica，也可以是sistemas autónomos，在现实世界中，硬件可以是físico，结果可以是这样的。所以，在强化学习的基础上，我们更喜欢在模拟中使用虚拟模型。
我们可以用MATLAB和Simulink建立一个模型来描述dinámica的系统，cómo我们可金宝app以通过这个模型来实现我们可以通过这个代理来实现我们可以通过evalúe的方法实现acción的系统。我们可以把它看成是连续的，也可以把它看成是不同的忠诚的象征。Además，你可以把它想象成另一个人。En algunos casos, podrá reutilizar los modelos de MATLAB y 金宝appSimulink existente de sistema para el reinforcement learning con mínimas modiaciones。
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所有的人都是参照的
Iníciese en el reinforcement learning mediante implementación de controladores para problemas tales como balance un péndulo invertido, soliona unproblema de grid-world y balance un sistema de carro y poste。También puede diseñar sistemas destinados al control de crucero adapativo, la援助manteniento de carl para vehículos autónomos。强化学习también se puede utilization para applicaciones robóticas, como la planificación de trayectorias, y para la enseñanza de comportamientos, como la locomoción。
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如果这个preguntas ?
他擅长深度学习。
