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一种训练深度神经网络进行强化学习的方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
欧阳陈华;魏书堤;张汛
作者机构:
[张汛; 魏书堤; 欧阳陈华] 衡阳师范学院
语种:
中文
关键词:
强化学习
关键词(英文):
DQN;CRO
期刊:
电脑与信息技术
ISSN:
1005-1228
年:
2023
卷:
31
期:
01
页码:
8-10
基金类别:
湖南省教育厅科学研究项目(项目编号:20C0290); 衡阳师范学院南岳学院教学改革研究项目(项目编号:NJY201908);
机构署名:
本校为第一机构
摘要:
深度强化学习是当前机器学习领域中一个非常重要的研究方向,它通过环境对学习的反馈交互从而实现端到端的学习,能够解决一些维度高且规模大的问题。深度强化学习已经取得了多项引入注目的成果,但其缺点是鲁棒性差、局部探索能力不强、梯度易受影响。化学反应算法能够快速实现全局搜索,易于并行实现,且具有良好的鲁棒性。因此,将化学反应优化算法应用于无模型的深度强化学习方法,实践证明有一定的加速效果。

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