深度强化学习综述-控制理论与应用.pdf

See discussions, stats, and author profiles for this publication at: /publication/306145314 Review of deep reinforcement learning and discussions on the development of computer Go Article · une 2016 DOI: 10.7641/CTA.2016.60173 CITATION READS 1 69 9 authors, including: Kun Shao Yonghua Zhu Chinese Academy of Sciences Hunan University 4 PUBLICATIONS 1 CITATION 36 PUBLICATIONS 264 CITATIONS SEE PROFILE SEE PROFILE All content following this page was uploaded by Kun Shao on 27 April 2017. The user has requested enhancement of the downloaded file. All in-text references underlined in blue are added to the original document and are linked to publications on ResearchGate, letting you access and read them immediately. 第33 卷第6 期 控制 理 论 与 应 用 Vol. 33 No. 6 2016 年6 月 Control Theory Applications Jun. 2016 DOI: 10.7641/CTA.2016.60173 深深深度度度强强强化化化学学学习习习综综综述述述: 兼兼兼论论论计计计算算算机机机围围围棋棋棋的的的发发发展展展 赵冬斌 , 邵 坤 , 朱圆恒 , 李 栋 , 陈亚冉 , 王海涛 (1. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室, 北京100190） 刘德荣 , 周 彤 , 王成红 (2. 北京科技大学自动化学院, 北京100083; 3. 清华大学自动化系, 北京100084; 4. 国家自然科学基金委信息科学部, 北京100085) 摘要: 深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合, 可以直接根据输入的图像进行控制, 是一种更接近人类思维方式的人工智能方法. 自提出以来, 深度强化学