2016 深度学习机器人领域最新应用及趋势总结
编者按：深度学习在机器人领域还仅仅处于起步阶段，而将来深度学习在机器人领域中的应用对发展通用人工智能大有助益。
训练数据都从哪里来??
很多讲者都提到了训练数据的问题。Pieter Abbeel强调了OpenAIGym平台可以用于解决合成强化学习机器人问题。
很多人都采用这样的方法：先在合成数据库上做试验，之后再使用现实世界数据进行更复杂的模拟。
谷歌DeepMind的RaiaHadsell在演讲中提到了PNN非常适用于这一过程。最先是训练系统玩ATARI游戏，然后发展成模拟的三维机械臂控制问题，结果发现使用了预先训练过的PNN框架的系统学得更快、性能更好。
DieterFox的实验室也采取了类似的方法。他们为流体模拟时，先使用混合的流体模拟，然后再使用现实世界的数据。
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