ICLR 2019论文解读：深度学习应用于复杂系统控制_机器之心发布作者：石媛媛&陈绎泽引言2

机器之心发布

作者：石媛媛 & 陈绎泽

引言

20 世纪，控制论、系统论、信息论，对工业产生了颠覆性的影响。继 2011 年深度学习在物体检测上超越传统方法以来，深度学习在识别传感（包含语音识别、物体识别），自然语言处理领域里产生了颠覆性的影响。最近在信息论里，深度学习也产生了重要影响。使用深度学习可以对不同形式编码的信息进行自动解码。如今，深度学习再次影响控制论，传统控制论往往是模型驱动算法，需要设计复杂的模型和控制方案，而以数据驱动为核心的深度学习用作控制领域的春天即将到来，这将推动数十万亿的工业、服务业的进一步升级。通过深度学习控制，可以让机器人，能源，交通等行业效率显著提升。例如，使用深度学习进行智能楼宇控制，可以节约大楼 20% 的能耗，传统的控制需要多名专家 2 年的时间建立一个楼宇模型，深度学习可以利用楼宇历史数据在一天内得到超越传统方法的模型；在机器人控制和强化学习领域里，相比传统控制方法，本文提出的方法可以节约 80% 以上的运算时间并且提升 10% 以上的控制准确度。