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上传时间: 2021-02-24
详细说明：强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个热门研究方向。强化学习较多的研究情景主要在机器人、游戏与棋牌等方面，自动驾驶的强化学习研究中一大问题是很难在现实场景中进行实车训练。因为强化学习模型需要成千上万次的试错来迭代训练，而真实车辆在路面上很难承受如此多的试错。所以目前主流的关于自动驾驶的强化学习研究都集中在使用虚拟驾驶模拟器来进行代理（Agent）的仿真训练，但这种仿真场景和真实场景有一定的差别，训练出来的模型不能很好地泛化到真实场景中，也不能满足实际的驾驶要求。加州大学伯克利分校的XinleiPan等人提出了一种虚拟到现实（VirtualtoReal）的翻译网络
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