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再励学习——原理、算法及其在智能控制中的应用 被引量:30

REINFORCEMENT LEARNING—PRINCIPLE,ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN INTELLIGENT CONTROL
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摘要 综述了再励学习(Reinforcement Learning)的原理,主要算法,基于神经网络的实现及其在智能控制中的作用,探讨了应进一步研究的问题. Principle,typical algorithm,neural network-based implementation of reinforcement learning, as well as its function in intelligent control are overviewed in this paper.Some problems for further study are also discussed.
作者 阎平凡
出处 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1996年第1期28-34,共7页 Information and Control
基金 攀登计划认知科学(神经网络)重大关键项目资助课题
关键词 再励学习 学习控制 智能控制 reinforcement learning learning control intelligent control
  • 相关文献

参考文献6

  • 1Leslie Pack Kaelbling. Associative Reinforcement Learning: Functions in k-DNF[J] 1994,Machine Learning(3):279~298
  • 2Leslie Pack Kaelbling. Associative Reinforcement Learning: A Generate and Test Algorithm[J] 1994,Machine Learning(3):299~319
  • 3Leslie Pack Kaelbling. Associative reinforcement learning: Functions ink-DNF[J] 1994,Machine Learning(3):279~298
  • 4Ronald J. Williams. Simple Statistical Gradient-Following Algorithms for Connectionist Reinforcement Learning[J] 1992,Machine Learning(3-4):229~256
  • 5Christopher J.C.H. Watkins,Peter Dayan. Technical Note: Q-Learning[J] 1992,Machine Learning(3-4):279~292
  • 6Richard S. Sutton. Learning to predict by the methods of temporal differences[J] 1988,Machine Learning(1):9~44

同被引文献198

引证文献30

二级引证文献232

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