I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsram för motorstyrning. Denna ram består av två delar: förstärkning av lärandet och representation via poäng. När det gäller motorstyrning har konventionell förstärkningsutbildning använts för att förvärva kontrollsekvenser som cart-pole eller stand-up robotstyrning. Nyligen har forskare blivit intresserade av hierarkisk arkitektur, såsom flera nivåer, och flera temporal- och rumsliga skalor. Vårt nya ramverk innehåller två nivåer av hierarkisk arkitektur. Den högre nivån genomförs med hjälp av via-punkt representation, vilket motsvarar makro-åtgärder eller flera tidsskalor. Den lägre nivån genomförs med hjälp av en bana generator som producerar primitiva åtgärder. Vårt ramverk kan förändra den pågående rörelsen med hjälp av tidsmässigt lokaliserade via-punkter och bana generation. Framgångsrika resultat uppnås i datorsimulering av cart-pole sväng upp uppgiften. q ska tillämpas från och med den 1 januari 2016 till och med den 31 december 2018.
Som exempel kan nämnas Miyamoto et al. använde en aktör-kritisk förstärkning utbildningssystem med via-punkt bana representation för en simulerad cart-pole svinga upp uppgift REF.
Reinforcement learning with via-point representation
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}