【摘 要】
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考虑到深度学习在图像特征提取上的优势,为了提高深度学习在Atari游戏上的稳定性,在卷积神经网络和强化学习改进的Q-learning算法相结合的基础上,提出了一种基于模型融合的深
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考虑到深度学习在图像特征提取上的优势,为了提高深度学习在Atari游戏上的稳定性,在卷积神经网络和强化学习改进的Q-learning算法相结合的基础上,提出了一种基于模型融合的深度神经网络结构。实验表明,新的模型能够充分学习到控制策略,并且在Atari游戏上达到或者超出普通深度强化学习模型的得分,验证了模型融合的深度强化学习在视频游戏上的稳定性和优越性。
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