ICLR 2019论文解读：深度学习应用于复杂系统控制( 七 )_机器之心发布作者：石媛媛&陈绎泽引言2

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目前，华盛顿大学的 Paul Allen Center 电子工程与计算机大楼正在安装相应的传感器，并计划将该控制方案用于该建筑 HAVC 系统的实时控制。

随着 5G 时代的到来与物联网技术的进一步发展，越来越多的物理系统中（电力，交通，航天，工业控制等）将会有更多的智能传感器与数据流，本文提出的基于深度学习的控制方法也将会有更广阔的应用空间。

如有任何疑问，欢迎联系作者进行讨论。

参考资料：

[1] Chen Yize*, Yuanyuan Shi*, and Baosen Zhang. "Optimal Control Via Neural Networks: A Convex Approach." To Appear in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2019

[2] Recht, Benjamin. "A tour of reinforcement learning: The view from continuous control." Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems (2018).

[3] Amos, Brandon, Lei Xu, and J. Zico Kolter. "Input convex neural networks." International Conference on Machine Learning (ICML), 2017