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引言 强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕、模仿学习〔Imitation Learning, IL〕是机器学习领域中两种重点技术,其中,强化学习通过与环境交互来学习最优策略,模仿学习则通过观察人类或其他智能体行为来获得所需技能,近年来,将这两种方法结合起来研究越来越多,旨
引言 在当下迅捷发展机器学习领域,强化学习、模仿学习是两种重点算法,它们各自在不同场景下展露出超强本事,但同时也存在着各自局限性,为更好地利用这两种技术优点,学者们提出将强化学习与模仿学习相结合方法,本文旨在探讨如何将强化学习与模仿学习相结合以提升性能,并通过具体案例分析其实际应用效果。