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研究生:謝勝雄
研究生(外文):Shieh, Sheng-Hsiung
論文名稱:加強式中模糊化及知識導入之研究
論文名稱(外文):On the Study of Embedding Fuzzy Concept and Prior Knowledge in Reinforcement Learning
指導教授:蘇順豐
指導教授(外文):Su Shun-Feng
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:電機工程技術研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:118
中文關鍵詞:加強式學習模糊化
外文關鍵詞:reinforcement learningfuzzy
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本論文為探討加強式學習於未知系統控制行為之研究. 在加強式學
習的過程中,只能於一連串的控制行為後於失敗時才得到代表控制效果的
加強式訊號,並以此訊號做作為學習的依據. 本論文的基礎是Barto等人神
經元的學習架構,此架構主要的概念是將受控系統的狀態空間分割成互為
獨立的子空間,而每一次的控制行為只針對一個子空間來加以判斷與學習.
而C.C.Lee所提的架構是將模糊化(fuzzy)的概念導入原Barto的架構中,並
且每一次以多於一個子空間的方式來學習進而改善其學習效果.直覺與理
論上,加入模糊化後的學習系統將改善其學習效果,但在C.C.Lee的架構下,
只考慮兩個變數作為成功或失敗的準則,若考慮如Barto的四個變數之情形
時,將會發生無法成功學習的情形.對於此現象加以探討之後,發現關於
credit assignment的問題必須加以考慮,也就是並非所有的模糊化的子空
間(fuzzy cells)的學習都必須做修正,而只須修正適當而相關的子空間,
經由此修改之後此學習系統就可以適當無誤的學習.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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