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深度机器人素描：基于深度 Q 学习网络的类人绘画应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于机器学习的系统，用于仅基于视觉感知控制机器人操作器。通过在仿真中的训练，Deep Q 网络（DQN）被证明能够执行目标到达。实验证明在用合成图像代替相机图像时，网络可以正常工作。
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关键要点
- 介绍了一种基于机器学习的系统，用于视觉感知控制机器人操作器。
- 首次展示了从原始像素图像学习机器人控制器的能力，无需先前知识。
- 基于深度强化学习的成功，开发了一个学习三关节机器人操作器目标到达的系统。
- 经过仿真训练，Deep Q 网络（DQN）能够执行目标到达。
- 将网络转移到真实硬件和观察的朴素方法失败，但在用合成图像时网络正常工作。
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