文件名称:chap-深度强化学习.pdf
文件大小:406KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-05-29 08:06:03
深度强化学习
由于卷积神经网络对图像处理拥有天然的优势,将卷积神经网络与强化学习结合处理图像数据的感知决策任务成了很多学者的研究方向。 深度Q网络是深度强化学习领域的开创性工作。它采用时间上相邻的4帧游戏画面作为原始图像输入,经过深度卷积神经网络和全连接神经网络,输出状态动作Q函数,实现了端到端的学习控制。
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深度强化学习
由于卷积神经网络对图像处理拥有天然的优势,将卷积神经网络与强化学习结合处理图像数据的感知决策任务成了很多学者的研究方向。 深度Q网络是深度强化学习领域的开创性工作。它采用时间上相邻的4帧游戏画面作为原始图像输入,经过深度卷积神经网络和全连接神经网络,输出状态动作Q函数,实现了端到端的学习控制。