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TD learning,PER和Epsilon:深度学习对高等教育教学的启示

TD Learning,PER and Epsilon:The Impact of Deep Learning on Higher Education
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摘要 本文从研究深度学习出发,提出深度学习在增强学习领域能被高等教育借鉴的三种重要算法:时间差分学习、优先经验回放、创新指数,通过对这些算法的具体分析,总结这些算法如何优势互补,综合运用到高等教育教学实践上,提高高等教育教学效果。 By studying Deep Learning,this paper suggests three important algorithms in Reinforcement Learning that can inspire thoughts and methods in higher education:Temporal Difference Learning,Prioritized Experience Replay and epsilon.Through specific analysis and summary of the advantages of the algorithms,it suggests that the effectiveness and efficiency of higher education will benefit fromapplying the ideas in teaching and learning practice.
作者 张慧 ZHANG Hui(Foreign Language Institute,Shanghai Dianji University,Shanghai 213026,China)
出处 《教育教学论坛》 2018年第31期239-241,共3页 Education And Teaching Forum
关键词 深度学习 时间差分学习 优先经验回放 创新指数 deep learning TD learning PER Epsilon
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