《Virtual to Real Reinforcement Learning for Autonomous Driving》翻譯
《Virtual to Real Reinforcement Learning for Autonomous Driving》 摘要：強化學習被認爲是推動政策學習的一個有前景的方向。然而，在實際環境中，用強化學習訓練自動駕駛車輛涉及到無法負擔的試錯。最好先在虛擬環境中培訓，然後再轉移到真實環境中。本文提出了一種新穎的現實翻譯網絡，使在虛擬環境中訓練的翻譯模型在現實世界中具有可操作性。該網絡可以將非
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