本文選題：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) + 知識(shí)��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年11期

【摘要】：作為解決序貫決策的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,強(qiáng)化學(xué)習(xí)采取持續(xù)的"交互-試錯(cuò)"機(jī)制,實(shí)現(xiàn)智能體(Agent)與環(huán)境的不斷交互,從而學(xué)得完成任務(wù)的最優(yōu)策略,契合了人類提升智能的行為決策方式。知識(shí)作為一種包含了經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、認(rèn)知規(guī)律以及專家見解等要素的結(jié)構(gòu)化信息,應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以有效提高Agent的學(xué)習(xí)效率,降低學(xué)習(xí)難度。鑒于此,本文以強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本理論為起點(diǎn),對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及基于知識(shí)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究成果進(jìn)行了系統(tǒng)性的總結(jié)與梳理。
[Abstract]:As a machine learning method to solve sequential decision making, reinforcement learning adopts continuous "interactive trial and error" mechanism to realize the continuous interaction between agent and environment, so as to obtain the optimal strategy for accomplishing tasks. It fits in with the way human beings make decisions to improve their intelligence. Knowledge, as a kind of structured information including experience, values, cognitive rules and expert opinions, can be used in intensive learning to improve the learning efficiency and reduce the learning difficulty of Agent. In view of this, based on the basic theory of reinforcement learning, this paper systematically summarizes and combs the research results of deep reinforcement learning and knowledge-based in-depth reinforcement learning.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;浙江大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：總裝備部預(yù)研基金(9140A06020315JB25081) 中國博士后科學(xué)基金第八批特別項(xiàng)目(2015T81081);中國博士后科學(xué)基金第60批面上項(xiàng)目(2016M6029174) 江蘇省自然科學(xué)基金青年基金面上項(xiàng)目(BK20140075)資助課題
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：1906623