[发明专利]一种基于模型强化学习的自动超参数调节方法在审
| 申请号： | 202111339236.4 | 申请日： | 2021-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN114114911A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 张伟楠;赖行;沈键 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;G06N3/08;G06N3/04;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模型强化学习的自动超参数调节方法，涉及强化学习方法领域。本发明提出将超参数的调节过程建模为一个新的马尔科夫决策过程，再使用强化学习的方法训练一个超参数控制器。该超参数控制器可以根据当前训练阶段的各种状态，比如模型误差，策略回报奖励等等来自动选择动作以调节相应的超参数。通过超参数控制器调节的基于模型算法的性能远远超过了原始基于模型算法的性能，且可以省去调节超参数所花费的人工成本，可以被运用于自动控制等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 强化 学习 自动 参数 调节 方法 | ||
【主权项】：
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