18/08/2019 10:11:36 PM
Bài viết sưu tầm
Học sâu tăng cường cho điều hướng Robot di động
Học sâu tăng cường đã chứng minh sự mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như robot, trò chơi. Trong học sâu, mạng nơ-ron có khả năng mạnh mẽ để xử lý dữ liệu chiều cao, một phương tiện tốt để tìm hiểu các tính năng trong khi học tăng cường có thể khiến một hệ thống tự học cho mục tiêu mới và trong môi trường mới.
Từ thành công của việc học sâu tăng cường, tác giả có động lực để điều tra các phương pháp cho phép môi trường ghi nhớ xe không người lái, xác định vị trí của các đối tượng mục tiêu và tự điều hướng đến mục tiêu.
Trong bài viết này, tác giả tóm tắt ngắn gọn khái niệm học tăng cường và cách học sâu tăng cường sự thành công của học tăng cường trong những năm gần đây. Một số nghiên cứu và công cụ liên quan và thảo luận về những thách thức và một số thành tựu trong dự án nghiên cứu của tác giả.
» Tin mới nhất:
- 'Cơn sốt' tạo video AI bằng Google Veo 3 (02/06/2025)
- Việc làm liên quan đến web (18/05/2025)
- Công cụ trong Python (17/05/2025)
- Dùng hàm AverageIF để tính trung bình công theo một điều kiện cho trước (17/05/2025)
- Xử lý Chuỗi trong Xử lý Ngôn ngữ Tự Nhiên (NLP): Từ Văn Bản Thô đến Hiểu Biết Ngữ Nghĩa (17/05/2025)
» Các tin khác:
- HÀM IFS (18/08/2019)
- Function trong VBA (18/08/2019)
- ASA#6_Cut-Through cơ bản_Phần 2 (17/08/2019)
- ASA#6_Cut-Through cơ bản_Phần 1 (17/08/2019)
- Chiến lược lựa chọn hành động ε-greedy (17/08/2019)
- Lệnh thay đổi mật khẩu trong Linux. (17/08/2019)
- Thủ tục đăng nhập và các lệnh thoát khỏi hệ thống trong Linux. (17/08/2019)
- Cơ sở của kiểm thử đột biến (16/08/2019)
- Khái niệm và ví dụ kiểm thử đột biến (16/08/2019)
- Kỹ thuật Autoboxing trong Java (14/08/2019)
