加強式學習應用於學習控制器之研究

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	周志成	en_US
dc.date.accessioned	2014-12-13T10:39:34Z	-
dc.date.available	2014-12-13T10:39:34Z	-
dc.date.issued	1995	en_US
dc.identifier.govdoc	NSC84-2212-E009-012	zh_TW
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11536/96633	-
dc.identifier.uri	https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=176016&docId=30118	en_US
dc.description.abstract	加強式學習與教導式學習有許多本質上的差異,前者適用於精確的系統模式難以獲得之問題;後者必須在正確的輸出值能夠取得的情況下才能應用.加強式學習之研究始於1960年代, 但直至近五年方有突破性的發展,目前加強式學習大多應用在馬可夫決策過程上,真正應用在控制上的的例子並不多,應用技術亦未成熟, 而且目前被提出之學習法則大多有收斂速度太慢,限制使用於離散型輸出,以及對於多重輸出時參數調整不易等缺點.本計畫的主題在於探討如何應用加強式學習法則於控制問題上,主要的研究項目有:(1)以動態規劃為基礎建立加強式學習的理論架構;(2)建立連續控制輸出與多重控制輸出之加強式學習法則;(3)探討應用加強式學習法則之類神經網路控制技術與特性分析;(4)實證比較加強式學習與教導式學習於學習控制器之功效.	zh_TW
dc.description.sponsorship	行政院國家科學委員會	zh_TW
dc.language.iso	zh_TW	en_US
dc.subject	加強式學習	zh_TW
dc.subject	教導式學習	zh_TW
dc.subject	類神經網路	zh_TW
dc.subject	Reinforcement learning	en_US
dc.subject	Supervised learning	en_US
dc.subject	Neural network	en_US
dc.title	加強式學習應用於學習控制器之研究	zh_TW
dc.title	Reinforcement Learning in Control Applications	en_US
dc.type	Plan	en_US
dc.contributor.department	國立交通大學控制工程研究所	zh_TW
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