无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从传感器接收正/负反馈的机器人上。也就是说，为了训练它自由漫游而不撞到东西，当没有碰撞传感器或接近传感器被触发时，就会产生积极的反馈。当碰撞/接近传感器被触发时，就会出现负反馈。如何使用这种方法训练神经网络？

我正在用C++写这篇文章

Answer 1

你所描述的就是强化学习。它可以应用于神经网络，但一般不需要。有关这一主题的经典教科书是理查德·萨顿和安德鲁·巴托的“Reinforcement Learning: An Introduction”。James McClelland在The PDP Handbook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。