技术编号：14951161
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及人工智能、机器学习技术领域，尤其涉及一种强化学习任务中高维连续动作空间离散化探索方法。背景技术强化学习作为一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人、人机博弈、临床医学及分析预测等领域有着诸多应用。强化学习独立于传统机器学习中监督学习和非监督学习之外，从智能主体和环境之间的交互中获得经验，从而完成智能主体从环境到行为映射的策略学习。在强化学习中，智能主体接受来自于环境的状态信息并基于学习的策略产生一个动作作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个回报值(奖励或惩罚)，并将变化...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。