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为什么深度强化学习不适合兵棋推演
刘伟 2024-2-9 07:45
基于奖惩机制的深度强化学习(DRL)是一种强大的机器学习方法,它通过让算法在环境中执行动作并根据这些动作的结果获得奖励或惩罚来学习如何优化其行为。尽管DRL在许多领域,如游戏、机器人控制和自动驾驶等,取得了显著的成就,但它也存在一些不足之处: 1、样本效率低 DRL通常需要大量的数据样本来训练模型,才能学会 ...
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