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本文摘要：近两年机器智能获得重大突破，像棋士九段高手李世石败北AlphaGo，DeepMind团队研发的机器人在Atari多项游戏上打破人类水平。这些突破主要归功于从基于深度自学的视觉、语音、语义感官到动作对系统的鼓舞惩罚强化训练模式。 本文从概念上分析深度增强自学的要点，部分摘于ICML2016Tutorial里的DeepReinforcementLearning[1]的报告。 增强自学，即机器人根据环境里动作获得的惩罚和鼓舞去自动调整策略。
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近两年机器智能获得重大突破，像棋士九段高手李世石败北AlphaGo，DeepMind团队研发的机器人在Atari多项游戏上打破人类水平。这些突破主要归功于从基于深度自学的视觉、语音、语义感官到动作对系统的鼓舞惩罚强化训练模式。
本文从概念上分析深度增强自学的要点，部分摘于ICML2016Tutorial里的DeepReinforcementLearning[1]的报告。 增强自学，即机器人根据环境里动作获得的惩罚和鼓舞去自动调整策略。
通过训练，机器人学到一组策略：在环境状态S下应采行动作A，（可）能取得仅次于积累奖励V。 增强自学有非常丰富的交叉学科背景，还包括经济学、工程学、神经科学里的博弈论、优化掌控，条件反射系统。
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