weixin_43255962的博客

摘要：我们训练了一个卷积神经网络(CNN)来将原始像素从一个向前倾斜的摄像头直接映射到转向指令。事实证明，这种端到端的方法非常强大。通过最少的人类训练数据，该系统学会了在有或没有车道标记的地方道路和高速公路上驾驶。它还在一些视觉引导不清晰的区域开展业务，比如停车场和未铺设的道路上。 该系统只以人的转向角作为训练信号，自动学习必要的过程步骤的内部表示，如检测有用的道路特征。我们从未明确地训练它去探测...

强化学习是机器学习的一个重要研究方向，强化学习就是让机器人和环境进行交互，环境通过给机器的每一个动作打分，让机器人根据每一个动作的分数，进行重复的尝试，学习，累计经验。目的是通过和环境的交互找到一组状态动作对的序列（机器人在此序列上累计分数最高）。 强化学习的基本分类 Model-free 和 Model-based Model-free Model-based 无模型的就是不理解...