基于强化学习的稀疏奖励问题研究

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基于强化学习的稀疏奖励问题研究

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基于强化学习的稀疏奖励问题研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
1.绪论	第9-17页
1.1 课题研究背景	第9-10页
1.2 课题研究现状	第10-14页
1.3 课题研究任务和内容	第14-15页
1.3.1 研究任务	第14页
1.3.2 研究内容	第14-15页
1.4 论文结构安排	第15-16页
1.5 小结	第16-17页
2.深度强化学习理论	第17-32页
2.1 强化学习	第17-27页
2.1.1 强化学习概述	第17-19页
2.1.2 有限马尔科夫决策过程	第19-23页
2.1.3 基于价值函数的算法	第23-25页
2.1.4 基于策略梯度的算法	第25-27页
2.2 深度学习	第27-30页
2.2.1 深度学习概述	第27-29页
2.2.2 卷积神经网络	第29-30页
2.3 深度强化学习	第30页
2.4 小结	第30-32页
3.游戏环境预处理	第32-37页
3.1 Gym环境平台	第32-33页
3.2 ALE环境平台	第33页
3.3 自制环境平台	第33-34页
3.4 预处理	第34-36页
3.5 小结	第36-37页
4.奖励稀疏环境的深度强化学习算法	第37-47页
4.1 本文工作与难点	第37页
4.2 改进后的算法	第37-46页
4.2.1 强化学习算法	第37-39页
4.2.2 网络构成	第39-40页
4.2.3 优化器算法	第40-41页
4.2.4 激活函数	第41-44页
4.2.5 并行化实现	第44-45页
4.2.6 经验池	第45-46页
4.3 小结	第46-47页
5.实验设计与结果分析	第47-54页
5.1 实验设计	第47-49页
5.1.1 实验环境介绍	第47-48页
5.1.2 实验方案设计	第48-49页
5.2 实验结果分析	第49-53页
5.2.1 算法可行性分析	第49-50页
5.2.2 算法并行化的对比	第50-51页
5.2.3 与原始DDPG算法的对比	第51-52页
5.2.4 与原始A3C算法的对比	第52-53页
5.3 小结	第53-54页
6.总结与展望	第54-56页
6.1 全文工作总结	第54页
6.2 研究工作展望	第54-56页
7.致谢	第56-58页
8.参考文献	第58-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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