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深度多任务神经网络解决一些随机最优控制问题
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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
本文研究了多层神经网络在控制方面的应用，通过强化学习训练后实现了控制策略。结果表明可以成功训练具有成千上万个参数的神经网络控制器，并比较了不同结构。文章讨论了与有监督知觉任务的区别，并讨论了将深度学习技术应用于控制问题优化的未来方向。
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关键要点
- 研究多层神经网络在控制方面的应用，特别是在连续高维动作任务中。
- 通过强化学习训练实现控制策略，成功训练具有成千上万个参数的神经网络控制器。
- 比较了各种不同结构的神经网络控制器。
- 讨论了与以往有监督知觉任务的区别。
- 呈现了实验结果，探讨深度学习技术在控制问题优化的未来方向。
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