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DeepMind研究人员研发出了一种解决机器人控制问题的混合方案

时间:2020-01-10 作者: 来源:中国机器人网

来源：DeepMind 　　在预印本服务器A上发表的一篇论文详细介绍了他们的工作，这篇论文也在去年10月日本大阪的第三届机器人学习会议上被人接受。作者写道：“许多先进的方法都进行了优化，它们能很好处理离散的或是连续的动作空间，但是却很少有方法能同时处理。能够使用同一算法强大地处理离散和连续动作空间，使我们能够针对任何给定问题都能选择最自然的解决方案策略，而不是让算法上的便利性来决定做出哪种选择。” 　　团队研发的无模型算法，是指利用强化学习或者奖励实现目标的自主代理人的培训技术，通过连续和离散动作空间来解决控制问题，并通过受控和自主切换来解决混合最优控制问题。此外，这种算法通过使用“元动作”或其他类似方案来扩大动作空间（分别定义了代理人可能感知和采取的状态和动作的范围），从而为解决现有的机器人问题提供了新颖的解决方案，并使策略可以解决类似人工智能训练期间的机械磨损等挑战。

应用到更多的混合强化学习中。论文中写道：“对于专业设计师而言，事先选择合适的模式可能很困难。而我们的方法是很有用的，因为它只需要一个实验，而别的方法都需要通过消融来进行验证。”

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