[发明专利]一种基于视觉转换器的深度强化学习方法及装置在审
| 申请号： | 202110393996.7 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113052257A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 金丹;王昭;龙玉婧 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 11226 | 代理人： | 李明;赵吉阳 |
| 地址： | 100086 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，提供一种基于视觉转换器的深度强化学习方法及装置，方法包括：构建基于视觉转换器的深度强化学习网络结构，视觉转换器包括多层感知器和转换编码器，转换编码器包括多头注意力层和前馈网络；初始化深度强化学习网络权重，根据存储器容量构建经验回放池；通过贪婪策略与运行环境交互，产生经验数据并将其放入经验回放池；当经验回放池中样本数量满足预设值时，从中随机抽取一批训练样本图像，对其预处理后，输入深度强化学习网络进行训练；在深度强化学习网络满足收敛条件时，获取强化学习模型。本发明可填补视觉转换器在强化学习领域应用的空白，提高强化学习方法的可解释性，更有效地进行学习训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 转换器 深度 强化 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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