基于DQN算法迷宫寻路

• 作者: 俞凌杰 古彭
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 神经网络 Q-learning深度Q网络
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 31-32,36
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

随着机器学习在日常生活中的各种a应用,各种机器学习方法融汇、合并、升级.深度强化学习是近年来人工智能领域最受关注的研究方向之一,本质是使用强化学习的试错算法和累计奖励函数加速神经网络设计.笔者所探讨的强化学习是一种融合了神经网络和Q-learning的方法,为深度Q网络(Deep Q Network,DQN)这种新型结构适提供迷宫寻路,通过训练达到一个预期收敛效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞凌杰		1	0	0.0	0.0
2	古彭		2	0	0.0	0.0