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基于偏向信息学习的双层强化学习算法
林芬; 石川; 罗杰文; 史忠植
2008
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号45.0期号:009页码:1455
摘要传统的强化学习存在收敛速度慢等问题,结合先验知识预置某些偏向可以加快学习速度.但是当先验知识不正确时又可能导致学习过程不收敛.对此,提出基于偏向信息学习的双层强化学习模型.该模型将强化学习过程和偏向信息学习过程结合起来:偏向信息指导强化学习的行为选择策略,同时强化学习指导偏向信息学习过程.该方法在有效利用先验知识的同时能够消除不正确先验知识的影响.针对迷宫问题的实验表明,该方法能够稳定收敛到最优策略;并且能够有效利用先验知识提高学习效率,加快学习过程的收敛.
关键词强化学习 Q-学习算法 偏向信息 偏向信息学习 先验知识
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/32449
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
林芬,石川,罗杰文,等. 基于偏向信息学习的双层强化学习算法[J]. 计算机研究与发展,2008,45.0(009):1455.
APA 林芬,石川,罗杰文,&史忠植.(2008).基于偏向信息学习的双层强化学习算法.计算机研究与发展,45.0(009),1455.
MLA 林芬,et al."基于偏向信息学习的双层强化学习算法".计算机研究与发展 45.0.009(2008):1455.
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