基于TileCoding的函數(shù)逼近強化學習研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩53頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、函數(shù)逼近是監(jiān)督學習的一種應用，在機器學習、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別和數(shù)據(jù)曲線擬合領域都有廣泛研究。在高維狀態(tài)空間的強化學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡的使用可以有效解決維數(shù)災問題。
　　 本文針對函數(shù)逼近中效率低和維數(shù)災問題，結合強化學習知識，進行了如下研究：
　　 (1)使用了簡單的特征抽取方法TileCoding。該方法的優(yōu)點是特征數(shù)和狀態(tài)空間無關，函數(shù)的泛化能力取決于特征值感受野的大小和形狀。實驗證明，感受野影響函數(shù)泛化，泛化性

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論