[問題] reinforcement learning跟控制系統差異？

[PyTorch (屁眼火炬)]

reinforcement learning跟控制系統的差異是什麼？

控制系統control system同樣有計算誤差->回授->調整 的過程

我自己覺得控制系統是RL中的一個特例

一個一切都能計算好的特例

萌新我才疏學淺,若有疏漏錯誤還請各位大牛海涵

謝謝

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.182.81
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/deeplearning/M.1519759252.A.41A.html
※ 編輯: PyTorch (223.136.182.81), 02/28/2018 03:21:32
推 aaaba: 差在machine "learning"
請問你的意思是?能不能說的清楚點呢?
推 NBAPredictor: 覺得沒什麼差　控制理論很多model-based+Heuristic
※ 編輯: PyTorch (223.136.36.156), 02/28/2018 13:39:45
→ aaaba: 控制系統的回授調整過程是在runtime，怎麼調整稱為policy
→ aaaba: 而RL的policy是學來的，傳統控制的policy是人學完再告訴機
→ aaaba: 器
→ PyTorch: 現在樓上詳細的解說
→ PyTorch: 謝謝
→ patrick2dot0: RL是解決控制問題的方法之一
→ patrick2dot0: 但RL不只可以解決控制的問題
→ patrick2dot0: 控制也不是只有RL的方法
→ patrick2dot0: 透過feedback跟reward的相似性
→ patrick2dot0: 可以讓兩個領域互相有關聯