初步了解DQN

最新推荐文章于 2025-05-26 13:53:00 发布
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作者分享了对DQN过程的理解，包括神经网络输入S状态，输出所有Q值，用贪心策略选Q最大的action，环境给出R后更新神经网络，转移到下个状态并循环。

思考很久，写一下自己当前对DQN过程的理解

神经网络输入S状态
输出所有Q
贪心策略选择Q最大的action
环境给出R
此时更新神经网络
转移下个状态
循环

一切皆是映射：DQN在自然语言处理任务中的应用探讨
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一切皆是映射：DQN在自然语言处理任务中的应用探讨 关键词：深度强化学习，DQN，自然语言处理，文本分类，机器翻译，情感分析，文本生成，问答系统，多模态融合 摘要：本文旨在探讨深度强化学习中的DQN算法在自然语言处理（N
一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战
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背景介绍 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的重要研究方向之一。DRL旨在通过探索和利用环境中的状态空间来学习最佳策略，以实现给定任务的最优目标。深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是DRL的核心技术之一，可以学习非线性的特征表示和复杂的函
【机器学习】强化学习入门：从零掌握 Agent 到 DQN 核心概念与 Gym 实战
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03-30 1295
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深度学习或机器学习的模型部署相关的初步了解及分析
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机器学习-深度学习跨语言的部署是通过将主要由python实现的机器学习和深度度学习模型应用于实际的环境中，具体为部署在，手机，网页，PC等各类设备上。主要通过将模型保存成一种格式的文件，然后通过推理引擎进行读取。机器学习 Machine Learning：机器学习包括深度学习，但是在研究中，机器学习方法主要代指，SVM,KNN,聚类，决策树，随机森林，等传统机器学习方法。深度学习 Deep Learning。
零基础机器学习做游戏辅助第九课--强化学习DQN（一）
kfyzjd2008的博客
02-03 775
强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。其关注点在于寻找探索（对未知领域的）和利用（对已有知识的）的平衡，强化学习中的“探索-利用”的交换，在多臂老虎机问题和有限MDP中研究得最多。
【论文 CCF C】Multi-DQN: An ensemble of Deep Q-learning agents for stock market forecasting
greenmoss的博客
04-25 1271
Expert Systems With Applications 164 (2021) 113820 论文链接：Multi-DQN: An ensemble of Deep Q-learning agents for stock market forecasting 目录摘要1. Introduction2. Background and related work2.1. Reinforcement learning 略2.2. Reinforcement trading3. Proposed appro
了解前沿技术领域的纯强化学习推理模型架构
AI天才研究院
05-26 837
纯强化学习推理模型架构在当今前沿技术领域具有重要意义。其目的在于让智能体能够在复杂环境中自主学习并做出最优决策。本文章的范围涵盖了纯强化学习推理模型架构的各个方面，包括核心概念、算法原理、数学模型、实际应用以及未来发展趋势等。通过深入探讨这些内容，读者可以全面了解纯强化学习推理模型架构的本质和应用价值。本文将按照以下结构展开：首先介绍核心概念与联系，让读者对纯强化学习推理模型架构有一个初步的认识；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，通过 Python 代码进行演示；然后阐述数学模型和公式，并举例说明；
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