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ReACT: 使用 B 样条几何对控制器参数化进行强化学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用深度神经网络学习预测模型的新方法，通过稀疏化神经网络进行优化，实现更好的闭环控制性能。
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关键要点
- 使用深度神经网络学习预测模型是一种有前景的新方法。
- 提出了一个新的集成模型学习和预测控制框架。
- 通过逐渐稀疏化神经网络进行端到端的优化。
- 在保证预测准确性的基础上实现更好的闭环控制性能。
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