强化学习
EL Deep Contive in Es Una Rama Del Machine学习Que Le Per Permite Impeedar Controladores Y Sistemas De Toma decomates ara Sistemas Complejos Tales Como Robots Y SistemasAutónomos。El Deep Contive leaights Le Permite Implementar Redes Neuronales Profidencas Que Pueden Aprender Comportamientos ComplejosEntrenándolas康复赛人德福纳Dinámicaa partir de modelos desimulación。没有Reviere联盟Conjunto de Datos de Entrenamiento Predefinido，Ya Sea Etriquetado O Sin Teiquetar;Basta Con Un Modelo DeSimulaciónQue代表El Entorno Con El QueInteractúaySeIntenta Controlar。
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:
- Iniciarse en En El Creefility学习Mediante El Uso ejegros de Sistemas de Control Simples，SistemasAutónomosYRobótica。
- 交替，评价y比较Con Rapidez Algoritmos De Renchifilition De Uso Hannitual Con Tan Solo Algunos Cambios MenoresdeCódigo。
- 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。
- entrenarpolíticasconmásrapidez mediante laejecuciónde varias simulaciones en paralelo atravésdenúcleoslocales o la nube。
- Implientar Controladores De Renchfitch学习EN Dispositivos Embebidos。
代理人De Creefilcilt Learning
Los Agentes De Contive and Constan de UnaPolíticaQue Lleva A Cabo UnaAsignacióndede联合国Estado de Intrada A UNAAccióndeSalidaY de Un Algoritmo Chanectables de Astaligizar EstaPolítica。Algunos Ejemertos Habituales de Algoritmos Son Deep Q-Networks，演员 - 评论家Y深确定决定性政策梯度。El Algoritmo实际Astaliza LaPolíticade Forma Que MaximiceLaSeñaldeCopensaA Largo Plazo Proporcionada Por El Entorno。
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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Modelado de Entornos en Matlab Y 金宝appSimulink
El Entrenamiento Con Algoritmos De ReinfitchEnteractúaConEltororno学习Es of RocesoDinámico。en el caso de aplicaciones tales como laRobóticaylos sistemasautónomos，真实este entrenamiento en el Mundo真实con硬件físicopuede excuestar costoso y peligroso。POR ESO，EN EL CASO DEL CREINITINCE SEE Prefiere Sobremanera El Uso de Modelos Virtuales del Entorno Que Generen Datos ATravésdeImulaciones。
Puede Crear Un Modelo de Su Entorno en Matlab Y 金宝appSimulink Que insuma LaDinámicadel Sistema，CómoSevevefeectadaPor Las Acciones Revizadas Por Agente Y Una Recompensa QueEvalúeLavidezde laAcciónIveizada。estos modelos pueden ser de naturaleza contenua o独立式，y pueden代表苏sistema con diverentes niveles de fidelidad。Además，Puede Paralelizar Las Simulaciones Para Acelerar El Entrenamiento。en Algunos Casos，PodráReutilizarLOSModelOS De Matlab Y Simu金宝applink Alipentes de SiStema Para El强化学习ConMínimas的发型。
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Ejemertos y aplicaciones de参考资料
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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MásfignaciónSobreel强化学习
我们有一个共同的心愿
30díasdeExploraciónA苏山。
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赫布·统一en extone en深入学习。
