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深度强化运动学习中的协同涌现

东北大学(日本)
2020年3月26日
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日本东北大学(TU)的研究人员发现，使用深度强化学习(DRL)算法的机器人代理的行为方式类似于运动协同，它使人体的中枢神经系统使用更少的变量集来控制大量肌肉，简化了对协调和复杂动作的控制。

DRL可以帮助解决复杂的机器人任务，同时减少人工操作，实现峰值性能。

研究人员使用了两种DRL算法，经典的TD3和高性能的SAC，在两个机器人代理上完成了总共300万步。

理工大学的Mitsuhiro Hayashibe说:“在采用深度学习后，机器人代理提高了它们的运动性能，同时通过利用运动协同来限制能量消耗。”

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