深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法,深度学习具有较强的感知能力,但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力,对感知问题束手无策。因此,将两者结合起来,优势互补,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。本次课程包括DQN,REINFORCE,QAC,AAC。

github链接:https://github.com/xbresson/CE7454_2019/tree/master/codes/labs_lecture15

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用已知某种或某些特性的样本作为训练集,以建立一个数学模型(如模式识别中的判别模型,人工神经网络法中的权重模型等),再用已建立的模型来预测未知样本,此种方法称为有监督学习。是最常见的机器学习方法。
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