[发明专利]一种基于深度增强学习的不平衡分类方法在审
| 申请号： | 201810652374.X | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108985342A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 陈琼;戚潇明;林恩禄 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/30 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度增强学习的不平衡分类方法，包括步骤：1)构建智能体的分类任务与交互规则；2)构建智能体的动作空间；3)构建外部环境；4)构建深度神经网络模型；5)训练基于深度增强学习的不平衡分类模型，即用深度神经网络模型学习Q函数。本发明将深度增强学习用于有监督学习中的不平衡分类问题，通过回报函数对少数类样本分类动作给予更高的奖惩值来提高少数类样本特征在分类建模中的作用，使智能体在不同类型的数据环境和不同不平衡程度的数据中学会正确的分类策略，在不平衡二分类和多分类问题中均适用，因而本发明具有实际应用价值，值得推广。 | ||
| 搜索关键词： | 构建 智能体 神经网络模型 学习 分类 多分类问题 动作空间 分类策略 分类建模 分类模型 分类问题 交互规则 数据环境 外部环境 样本分类 样本特征 二分类 回报 应用 监督 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度增强学习的不平衡分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建智能体的分类任务与交互规则；2)构建智能体的动作空间；3)构建外部环境；4)构建深度神经网络模型；5)训练基于深度增强学习的不平衡分类模型，即用深度神经网络模型学习Q函数。
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