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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度Q网络算法与模型的研究
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基于深度Q网络算法与模型的研究
 
     论文目录
 
中文摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 引言第10-21页
    1.1 研究背景及意义第10-13页
    1.2 研究现状及趋势第13-18页
        1.2.1 研究现状第13-16页
        1.2.2 研究趋势第16-18页
    1.3 研究内容第18-19页
    1.4 论文组织结构第19-21页
第二章 背景知识第21-29页
    2.1 马尔科夫决策过程第21-22页
    2.2 强化学习经典算法第22-25页
        2.2.1 蒙特卡罗方法第23页
        2.2.2 Q学习算法第23-24页
        2.2.3 行动者评论家算法第24-25页
    2.3 深度Q网络第25-28页
        2.3.1 训练算法第26-27页
        2.3.2 模型架构第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于优先级采样的深度Q学习算法第29-40页
    3.1 基于优先级采样的经验回放机制第29-31页
        3.1.1 传统的经验回放机制第29-30页
        3.1.2 优先级采样方法第30-31页
        3.1.3 随机化方法第31页
    3.2 基于优先级采样的深度Q学习算法第31-34页
        3.2.1 训练算法描述第31-33页
        3.2.2 模型架构描述第33-34页
    3.3 仿真实验第34-38页
        3.3.1 实验描述第34-35页
        3.3.2 实验设置第35-36页
        3.3.3 实验结果及分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第四章 基于视觉注意力机制的深度循环Q网络模型第40-57页
    4.1 门限循环单元第40-42页
    4.2 视觉注意力机制第42-43页
    4.3 基于视觉注意力机制的深度循环Q网络模型第43-48页
        4.3.1 模型架构图第43-44页
        4.3.2 预处理第44页
        4.3.3 编码器:卷积神经网络第44-45页
        4.3.4 解码器:基于视觉注意力机制的循环神经网络第45-47页
        4.3.5 模型架构的训练过程第47-48页
    4.4 仿真实验第48-55页
        4.4.1 实验描述第48-49页
        4.4.2 实验设置第49-50页
        4.4.3 实验结果及分析第50-55页
    4.5 本章小结第55-57页
第五章 基于混合目标Q值的深度确定性策略梯度算法第57-69页
    5.1 策略梯度方法第57-58页
    5.2 基于行动者评论家框架的深度确定性策略梯度方法第58-60页
    5.3 基于混合目标Q值的深度确定性策略梯度算法第60-64页
        5.3.1 混合目标Q值的定义第60-62页
        5.3.2 训练算法描述第62-64页
    5.4 仿真实验第64-68页
        5.4.1 实验描述第64-65页
        5.4.2 实验设置第65-66页
        5.4.3 实验结果及分析第66-68页
    5.5 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-79页
攻读硕士学位期间公开发表(录用)的论文及参与的项目第79-81页
    一、公开发表(录用)的学术论文第79页
    二、参加的科研项目第79-81页
致谢第81-82页

 
 
论文编号BS3166858,这篇论文共82
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