인공신경망 중에서도 로봇 분야는 많은 비평가로부터 비난을 받고 있다. 종종 실제 상황에 맞는 작업을 배우기 위해 광대한 다양성을 가진 자료수집이 필요하지만, 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 학습 기계는 다른 새로운 경우에 정확하게 작동하는 기본 구조를 잡기 위해 많은 훈련 사례가 필요합니다. 최근 DeanPomerleau의 논문 자동 로봇을 조작하기 위한 인공 신경망의 지식 기반 학습 방법은 인공 신경망을 사용하여 다양한 유형의 로봇 차량을 훈련합니다. 그의 연구 대부분은 이 두 가지에 기대고, 단일 학습 경험에서 여러 학습 시나리오를 추정하고, 시스템이 과학습되는 것을 막기 위해 과거 학습의 다양성을 유지하고 있다. (예를 들어, 본 연구는 과거에 배운 우회전을 잊지 않고 비슷한 상황에서 우회전하는 법을..