深度强化学习-PPT-豆柴文库

深度强化学习-PPT.ppt

2024-09-12

10金币

5.6MB

23页

努力****骞北

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共23页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

深度强化学习-PPT.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

深度学习PPT.ppt

深度学习深度学习（DL）深度学习（DL）深度学习（DL）深度学习（DL）深度学习（DL）手写字体识别语音识别CNNCNN卷积层采样层是对上一层map的一个采样处理，相当于对上一层map的相邻小区域进行聚合统计，区域大小为scale*scale，有些是取小区域的最大值，而ToolBox里面的实现是采用2*2小区域的均值。CNNToolBox里面也是用卷积来实现采样的，卷积核是2*2，每个元素都是1/4。反向传输

2024-10-16

2.1MB

强化学习-PPT.ppt

强化学习目录引言什么是强化学习强化学习发展史强化学习的发展历程国内发展现状工作原理举例1举例2举例3强化学习模型强化学习基本要素策略奖赏函数值函数环境模型强化信号强化信号r的取值可以是以下形式中的一种：1)二值{-1,0}，其中-1表示失败，0表示成功。2)介于[-1,1]区间的多个离散值，分段表示失败或成功的程度。3)介于[-1,1]区间的实数连续值，能够更加细致地刻画成功和失败的程度。什么是马尔可夫决策(MDP)马尔可夫决策本质：设系统在某任意时刻t的状态为s，则其Agent在时刻t执行动作a后使状态

2024-10-17

998KB

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

2024-08-20

288KB