DeepMind双路径智能体结构,不用地图也能导航
出 版 物：《机器人产业》 (Robot Industry)
年 卷 期：2018年第3期
页 面：34-38页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：智能体结构 视觉导航 路径 地图 非结构化环境 智能生物 人工智能 强化学习
摘 要：一直以来,导航都是一项重要的认知任务,它使人类和动物在一个复杂的世界里,在没有地图的情况下,能够穿越遥远的距离。可以这样说,能够在非结构化环境中导航是智能生物的基本能力,因此这对于人工智能的研究和开发具有根本性的作用。最近,DeepMind提出了一种全新的、双路径智能体结构,该结构采用端到端的强化学习进行训练,可处理城市级规模的真实视觉导航任务.
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