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    基于Q學習模型的結果推送方法和系統

    1366   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:56:59
    本發明涉及一種基于Q學習模型的結果推送方法和系統，包括以下步驟：將狀態st、推送結果at，下一狀態st+1和獎勵值rt+1組成一個數據組，并將其存儲至經驗池D中；從經驗池D中提取若干數據組，計算網絡參數下的全梯度均值，此時的網絡參數為錨點網絡參數；隨機提取上一步驟中的數據組，并計算其在當前網絡參數下和錨點網絡參數下的目標Q值和梯度值，將梯度值和全梯度均值帶入方差縮減公式實現梯度更新；重復上述步驟直至訓練結束，獲得最終的Q學習模型，將待測狀態輸入最終的Q學習模型獲得最佳推送結果。其通過將方差縮減技術引入到隨機梯度下降的Q學習模型中，提高了強化學習的訓練過程的穩定性。
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    聲明：
    “基于Q學習模型的結果推送方法和系統” 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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    化學分析
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