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電子發燒友網>電子資料下載>醫療電子>模型化深度強化學習應用研究綜述

模型化深度強化學習應用研究綜述

2021-04-12 | rar | 4.40 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

深度強化學習(DRL)作為機器學習的重要分攴,在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關注。DRL以種試錯機制與環境進行交互,并通過最大化累積獎賞最終得到最優策略。強化學習可分為無模型強化學習和模型化強化學習。無模型強仳學習方法的訓練過程需要大量樣本,當采樣預算不足,無法收集大量樣本時,很難達到預期效果。然而,模型化強化學習可以充分利用環境模型,降低真實樣本需求量,在一定程度上提高樣本效率。將以模型化強化學習為核心,介紹該領域的硏究現狀,分析其經典算法,并探討未來的發展趨勢和應用前景。

模型化深度強化學習應用研究綜述

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