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    基于對抗架構的強化學習方法

    720   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:01:13
    本發明公開了一種基于對抗架構的強化學習方法，本發明相比傳統的離散強化學習算法，我們的方法引入對抗架構和目標神經網絡。對抗架構使得算法無須直接對動作價值函數Q進行預測，而是可以將該價值函數分解為狀態價值函數V(s)和優勢函數A(s，a)之和。這種架構可以增強價值函數預測的準確性，并且對于動作選擇造成的價值函數變化更加敏感，可以加速算法的收斂。而使用目標網絡作為目標價值函數的評估網絡，有效降低了對于動作價值函數預測過的估計風險，使得價值函數的預測更加準確，提升了算法的魯棒性。
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    聲明：
    “基于對抗架構的強化學習方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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