[发明专利]无模型深度增强学习探索方法及装置有效
| 申请号： | 201711205687.2 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN107832836B | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 季向阳;张子函;张宏昌 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种无模型深度增强学习探索方法及装置，所述方法包括：根据样本获取特征值；将所述特征值输入深度强化学习模型进行处理，得到动作价值；将所述特征值输入计数模型得到动作计数值；根据所述动作价值和所述动作计数值确定决策动作。通过选择不同执行次数的动作，在深度强化学习的探索过程中，更加全面的得到各动作的环境回报值，进而提高探索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 深度 增强 学习 探索 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种无模型深度增强学习探索方法，其特征在于，所述方法包括：根据样本获取特征值；将所述特征值输入深度强化学习模型进行处理，得到动作价值；将所述特征值输入计数模型得到动作计数值；根据所述动作价值和所述动作计数值确定决策动作。
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