目的：使乙個3關節（髖骨、膝蓋、腳踝）小人學會沿直線走路。
方法：1、對於小人建模；2、使用3層人工神經網路訓練小人走路；3、對於每次訓練結果評估，獎懲神經網路調整權重。
演示了乙個使用深度強化學習（deep deterministicpolicy gradient，ddpg）演算法控制仿人機械人運動的例子。採用simscape多體系統對機械人進行了**™在訓練過程中，控制策略是使用強化學習工具箱完成的。
environment：三軸機械人的行走，並作為神經網路的獎懲；
神經網路：輸入當前人的足跡座標，輸出三軸轉矩；
如何訓練神經網路：除了實際控制人前進的神經網路「actor」，還有乙個修正神經網路「critic」，用來估計「actor」網路的正確性並評價，給出獎勵。
**環境matlab2019a，『walking robot』模擬3d小人，'rl agent'為兩個神經網路。
'calculate reward'功能框內部結構
使用m檔案建立神經網路。
開始**，訓練神經網路，使小人自己學會沿直線走路。三個觀察獎懲引數，藍色點表示每次訓練得到的獎懲，紅色點表示平均獎懲（當紅色線平穩表示獎懲平穩意味著小人走路平穩），綠色點表示估計的初始值？
經過3500次訓練後，小人學會走路。
[1] deep reinforcement learning for walking robots video - matlab & simulink
[2]【2019-2020完整合集】【官方】 matlab & simulink 小邁步系列課程 人工智慧/深度學習/系統**/行業規範
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機器學習 強化學習
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1 強化學習概述 機器學習方法 有監督學習 資料集中的樣本帶有標籤，有明確目標 回歸和分類 無監督學習 資料集中的樣本沒有標籤，沒有明確目標 聚類 降維 排序 密度估計 關聯規則挖掘 強化學習 智慧型決策的過程，通過過程模擬和觀察來不斷學習 提高決策能力，最接近人類學習模式的機器學習方法 例如 al...
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