Getting Started with Reinforcement Learning
Get started with reinforcement learning and Reinforcement Learning Toolbox™ by walking through an example that trains a quadruped robot to walk. This video covers the basics of reinforcement learning and gives you an idea of what it is like to work with Reinforcement Learning Toolbox. Reinforcement learning is a type of machine learning technique where a computer agent learns to perform a task through repeated trial-and-error interactions with a dynamic environment. Watch this video to learn how Reinforcement Learning Toolbox helps you:
- Create a reinforcement learning environment in Simulink
- Synthesize reward signals for training
- Create neural network policies interactively or programmatically
- Select and design the appropriate reinforcement learning agent
- Train your agent and inspect training results
- Generate C/C++ code for deploying the trained policy
Related Products
Learn More
Featured Product
Reinforcement Learning Toolbox
Web サイトの選択
Web サイトを選択すると、翻訳されたコンテンツにアクセスし、地域のイベントやサービスを確認できます。現在の位置情報に基づき、次のサイトの選択を推奨します:
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
最適なサイトパフォーマンスの取得方法
中国のサイト (中国語または英語) を選択することで、最適なサイトパフォーマンスが得られます。その他の国の MathWorks のサイトは、お客様の地域からのアクセスが最適化されていません。
南北アメリカ
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
ヨーロッパ
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
アジア太平洋地域
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)