Apprentissage par renforcement
深度强化学习(学徒)是机器学习的一个分支，你们贯穿于系统复合体中实现控制和系统决策，而不是机器人或自治车辆。在深度强化学习中，你们可以实现神经宇航员的学习方法，这些方法可以采用复杂的行为，而不是让学徒在模型和模拟的范围内动态学习。你们并没有在学徒之前定义，标记或不标记，而是在你们和你们需要控制的范围内建立一个模拟模型来表示环境。
MATLAB®等仿真金宝app软件®金宝app支持基于强化学习的设计过程和控制基础的展开。你们可以:
这些都是强化学习
当一个算法对这一天的策略有响应时，强化学习的执行者就会在相应的主菜和行动中理解这一策略。深q网络，演员评论家和深确定性的政策梯度是例子算法。算法遇到了一个现实的策略，即在长期环境下的最大的补偿信号。
政治上的代表有:神经物理学、多项式和查询表。您可以为在MATLAB或Simulink中取得的数据提供代理集成和个人实现。金宝app
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在MATLAB和Simulink中建模环境金宝app
通过强化学习的算法，我的徒弟将在环境中代理的课程中学习动态过程。在机器人和自治系统的应用中，我们可以在不同的条件下，使用真实的材料。这就是为什么，对于强化学习来说，它更适合通过模型模拟来表现环境。
你们可以在MATLAB和Simulink中建立一个环境模型来解释系统动态，实际行动对代理人的影响以及对实际行动的补偿。金宝appCes模型将标致的性质继续离散，以及标致的抑制系统增加到最小值。奇怪的是，你们可以将模拟并行化，为学徒提供加速。在某些情况下，你们可能会在建模的过程中使用MATLAB和Simulink来实现增强学习的最小修改。金宝app
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例及参考的应用
你们在强化学习中实现这些问题的控制这些问题是关于二元逆平衡的，在一个问题网格中的导航以及在一辆战车上二元逆平衡的maintien。你们可以发展适应生命的规则的系统以及自治汽车的特许权。强化学习可能会让你们在机器人应用中使用轨迹的平化，当学徒们用运动的方式来完成动作。
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