近日，一篇名为「用于自动驾驶的深度强化学习：一份综述」的研究在社交媒体受到了机器学习爱好者们的高度关注，以下是该研究的完整摘要分享：随着深度表示学习的发展，强化学习（RL）领域已成为功能强大的学习框架，现在能够在高维环境中学习复杂的策略。这篇综述总结了深度强化学习（DRL）算法，提供了采用（D）RL 方法的自动驾驶任务的分类法，突出了算法上的关键挑战以及在现实世界中自动驾驶代理的部署方面的作用 培训代理商中的模拟器，最后是评估，测试和强化 RL 和模仿学习中现有解决方案的方法。点击下方链接阅读完整论文。