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近几年,深度学习和强化学习中一些先进方法的出现使得两者的结合成为可能,其产物就是深度强化学习。深度强化学习既有继承于深度学习的强泛化和自特征提取能力,又可以像强化学习方法一样,使智能系统通过自我的试错在给定环境中学习解决特定任务的策略。而在计算机视觉这一领域,强化学习也得到了很多应用,特别是在机器人领域。
该论文集共收录15篇论文,引用最多的论文为High speed obstacle avoidance using monocular vision and reinforcement learning,引用数为484。
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