machine-learning - 没有训练值的神经网络学习

Question

我想知道如何在不提供训练值的情况下训练神经网络。我的前提是神经网络将用于可以接收来自传感器的正/负反馈的机器人。IE，为了训练它在不撞到东西的情况下自由漫游，当没有触发碰撞传感器或接近传感器时会发生正反馈。当碰撞/接近传感器被触发时，会出现负反馈。如何使用这种方法训练神经网络？

我正在用 C++ 写这个

Answer 1

您所描述的称为强化学习。它可以应用于神经网络，但通常不需要它们。关于该主题的经典教科书是强化学习： Richard Sutton 和 Andrew Barto 的介绍。James McClelland在PDP 手册中更详细地探讨了神经网络和强化学习之间的联系。

Answer 2

你看过SLAM吗？这是一种机器人可以用来导航一个区域的技术，同时建立和保存该区域的地图。