深度强化学习.ppt
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深度强化学习.ppt
DQNBackgroundBackgroundBackground从RL看结合DeepLearning的困难之处增强学习要结合深度学习存在的三个问题:解决之道CNN+Q-Learning=DeepQNetwork:通过Q-Learning使用Qvalue来构造标签通过experiencereplay的方法来解决相关性及非静态分布问题DQN算法DQN算法为了使用Tensorflow来实现DQN,比较推荐的方式是搭建两个神经网络,target_net用于预测q_target值,他不会及时更新参数.eval_n
深度强化学习-PPT.ppt
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深度强化学习综述.pdf
深度强化学习综述深度强化学习综述深度强化学习是机器学习领域中一种重要的技术,它将深度学习与强化学习相结合,能够实现从原始数据到高级决策的自主学习能力。本文将对深度强化学习的基本原理、发展历程以及应用领域进行综述。第一部分:深度强化学习的基本原理深度强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的算法。其中,智能体通过观察环境的状态,选择执行某种动作,并通过环境的回馈来优化行为策略。深度强化学习的关键之处在于其结合了深度学习的特点,通过神经网络模型来构建智能体的策略函数。深度强化学习的核心是价值函数
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Python中的深度学习和强化学习.pdf
中的深度学习和强化学习随着科技的发展,机器学习成为了热门的领域之一。深度学习和强化学习是机器学习中的两个重要方向,它们各自具有自己的特点和应用。本文将重点介绍Python中的深度学习和强化学习的基础知识和应用。一、深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它可以通过多层次的神经网络自动学习抽象特征,并解决大规模的复杂问题。Python作为一种广泛使用的编程语言,具有许多强大的深度学习库,如TensorFlow、PyTorch等。1.TensorflowTensorFlow是Google开发的开源机