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文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇视频
  • 2篇视频游戏
  • 1篇信息融合
  • 1篇游戏
  • 1篇热泵
  • 1篇热泵机组
  • 1篇热系统
  • 1篇供热
  • 1篇供热系统
  • 1篇CO
  • 1篇COP
  • 1篇Q-LEAR...

机构

  • 3篇沈阳理工大学

作者

  • 3篇王康
  • 2篇石征锦
  • 1篇马晓爽
  • 1篇朱欢欢
  • 1篇周帅

传媒

  • 1篇电子世界
  • 1篇节能

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于深度强化学习在游戏上的应用
对图像进行识别并做出判断输出相应的动作或者决策对很多领域有重要的意义,特别是在汽车的无人驾驶,医疗机器人等方面。深度学习作为一种无监督的图像识别的技术极大实现中间没有进行额外的人工标记的工作。强化学习是通过优化累积的未来...
王康
关键词:视频游戏神经网络信息融合
CO_2热泵机组在供热系统中的应用被引量:2
2016年
通过采用喷射式双极性结构的CO_2热泵机组作为供热系统的制热核心设备,辅以先进的耦合和变频自动控制技术,使得CO_2热泵机组供热系统得以在高寒地区仍然具有COP最大可达4.5的极佳效果,大大拓展了CO_2热泵机组应用区域,为用户提供了更环保、更经济的供热方案。
石征锦周帅朱欢欢马晓爽王康苏新宇
关键词:热泵COP供热系统
深度强化学习在Atari视频游戏上的应用被引量:3
2017年
考虑到深度学习在图像特征提取上的优势,为了提高深度学习在Atari游戏上的稳定性,在卷积神经网络和强化学习改进的Q-learning算法相结合的基础上,提出了一种基于模型融合的深度神经网络结构。实验表明,新的模型能够充分学习到控制策略,并且在Atari游戏上达到或者超出普通深度强化学习模型的得分,验证了模型融合的深度强化学习在视频游戏上的稳定性和优越性。
石征锦王康
关键词:神经网络视频游戏
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