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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>使用加權(quán)密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法說(shuō)明

      使用加權(quán)密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法說(shuō)明

      2019-01-23 | rar | 1.06 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）層數(shù)過(guò)深導(dǎo)致的梯度消失問(wèn)題，提出一種將密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法。首先，利用密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)中的跨層連接結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像特征的有效提取；然后，在密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)中加入權(quán)重系數(shù)，加權(quán)密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)中的每一層都接收到前面幾層產(chǎn)生的所有特征圖，且之前所有層在跨層連接中被賦予不同的初始權(quán)重；最后，在訓(xùn)練中動(dòng)態(tài)調(diào)整每層的權(quán)重，從而更加有效地提取特征。與常規(guī)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法相比，在GridWorld仿真實(shí)驗(yàn)中，在相同訓(xùn)練步數(shù)內(nèi)的平均獎(jiǎng)勵(lì)值提升了85. 67qo；在FlappyBird仿真中，平均獎(jiǎng)勵(lì)值提升了55. 050/0。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能在不同難度的游戲仿真實(shí)驗(yàn)中獲得更好的性能。

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