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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>模型化深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用研究綜述

      模型化深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用研究綜述

      2021-04-12 | rar | 4.40 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      深度強化學(xué)習(xí)（DRL）作為機器學(xué)習(xí)的重要分攴，在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關(guān)注。DRL以種試錯機制與環(huán)境進(jìn)行交互，并通過最大化累積獎賞最終得到最優(yōu)策略。強化學(xué)習(xí)可分為無模型強化學(xué)習(xí)和模型化強化學(xué)習(xí)。無模型強仳?qū)W習(xí)方法的訓(xùn)練過程需要大量樣本，當(dāng)采樣預(yù)算不足，無法收集大量樣本時，很難達(dá)到預(yù)期效果。然而，模型化強化學(xué)習(xí)可以充分利用環(huán)境模型，降低真實樣本需求量，在一定程度上提高樣本效率。將以模型化強化學(xué)習(xí)為核心，介紹該領(lǐng)域的硏究現(xiàn)狀，分析其經(jīng)典算法，并探討未來的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景。

      模型化深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用研究綜述

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