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强化学习（RL）已成为机器人技术改变娱乐的方法，使机器可以研究复杂的行为并通过与周围环境进行自给自足的选择。在机器人技术领域，RL充当基础框架，允许机器人从经验中分析并优化其运动以获得所需的欲望。但是，这种集成提出了重大挑战。从模拟到物理世界的过渡是一项相当大的事业，因为发现的法规可能不会立即转化，这是由于教育环境和实际世界中的域间隙之间的差距而言。此外，保护仍然是机器人技术中的首选，因为RL营销人员应在动态和不确定的环境中可靠和道德地发挥作用，因此需要在选择过程中稳健性和适应性。
机器人技术中的强化学习：挑战和应用
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