CN119442144A 一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置 （长讯通信服务有限公司）_第1页
CN119442144A 一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置 （长讯通信服务有限公司）_第2页
CN119442144A 一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置 （长讯通信服务有限公司）_第3页
CN119442144A 一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置 （长讯通信服务有限公司）_第4页
CN119442144A 一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置 （长讯通信服务有限公司）_第5页
已阅读5页，还剩16页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种融合多源异构数据的强化学习建模方本发明公开了一种融合多源异构数据的强自不同数据源和具有不同数据格式的多源异构2依据多源异构数据的类型，采用相对应的特征提取技术进行特基于得到的环境状态表示，利用深度强化学习算法构建智能体的智将从各个数据源中提取的不同模态特征在特征维度上进行拼接，得将拼接后的特征向量作为多层感知机模型的输入，多层感知机模型的输入层通将经过可调斜率Softplus函数变换的特征向量传递给多层感知机模型的隐多层感知机模型的输出层将融合后的特征转将环境状态表示输入到深度神经网络中，深度神经网络根据当前奖励函数根据智能体的奖励信号和当前状态来评估动作的好坏，并给出相应的奖励3定期对智能模型的性能进行评估，智能模型的性能包括任务完依据环境变化和模型性能评估结果，采用自适应优化策略调整深特征提取模块，用于依据多源异构数据的类型，采用相构建模块，用于基于得到的环境状态表示，利用深度述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1_7中任意一项所述融合多源异构数据的强化学习建模方计算机程序被处理器执行时实现权利要求1_7中任意一项所述融合多源异构数据的强化学4[0003]现有的强化学习技术虽然能够在单一数据源或同质数据解决现有技术所存在的局限于使用单一数据源进行5[0018]将经过可调斜率Softplus函数变换的特征向量传递给多[0028]根据奖励值和新的状态，使用深度强化学习算法更新智能体深度神经网络的参[0037]获取模块，用于智能体获取来自不同数据源和具有不同数据格式的多源异构数6被处理器执行时实现上述所述融合多源异构数据的强化学习建模[0043]本发明的有益效果是：通过将从不同数据源提取的不同[0045]图1为本发明实施例提供的一种融合多源异构数据的强化学习建模方法的步骤流[0046]图2为本发明实施例提供的一种融合多源异构数据的强化学习建模装置的组成示7[0058]在本实施例中，使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取，以捕捉图像中的视觉特[0062]将经过可调斜率Softplus函数变换的特征向量传递给多8[0074]根据奖励值和新的状态，使用深度强化学习算法更新智能体深度神经网络的参9[0100]获取模块，用于智能体获取来自不同数据源和具有不同数据格式的多源异构数

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论