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文档简介

4-9再励学习与神经控制

再励（强化）学习是模拟人适应环境学习过程的一种机器学习模型，在神经网络与神经控制中，得到应用。

神经网络三种学习方式：（1）有导师的学习，虽然学习效率高，但在控制系统中，导师信号不易直接获得；（2）无导师的学习，虽不需导师信号，但因学习效率低，而很难实际应用；（3）再励学习是介于上述二者间的学习方式，是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化（奖励）信号值最大。

1再励学习与有导师学习不同点是导师信号前者只需要系统（环境）的标量评价值作再励信号，它是对系统动作的一种评价。因外部环境提供的信息少，再励学习系统必需靠自身的经历学习，在动作――评价的环境中获得知识、改进行动方案以适应环境。这对于复杂的非线性、不确定性系统在不确定的外部环境中工作，以实现有效的控制，是非常有利的。再励学习在控制中应用主要在两方面：倒立摆控制；智能机器人控制。24-9-1再励学

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