机器学习中加速强化学习的一种函数方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：机器学习中值函数需要反复更新直至其收敛是造成强化学习速度慢的根本原因.提出一种可实现批量更新值函数的学习方法,从加快值函数收敛的角度来加速强化学习.通过在训练情节中记录下从初始状态到达当前状态的状态转换序列,从中求出其它状态到达当前状态的最短状态路径,使当前状态更新的值函数可沿该最短状态路径逆序向前传播,从而实现值函数的批量更新.从在栅格环境中求最短路径的仿真试验结果看,该方法可显著提高值函数的更新频率,缩短学习时间.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92787X/2011S2/1003577260.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：机器学习 学习的 cqvip 大家共享 HTML 强化学习 值函数 最短状态路径 加速学习 栅格环境