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深度学习和深度强化学习综述.pdf
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我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。我们提出了一种新颖的微电网模型,该模型由风力涡轮发电机,储能系统,恒温控制负载,价格响应负载以及与主电网的连接组成。拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源,直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。本文实现了七种深度强化学习算法,并进行了实证比较。数值结果表明,不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差
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由于卷积神经网络对图像处理拥有天然的优势,将卷积神经网络与强化学习结合处理图像数据的感知决策任务成了很多学者的研究方向。 深度Q网络是深度强化学习领域的开创性工作。它采用时间上相邻的4帧游戏画面作为原始图像输入,经过深度卷积神经网络和全连接神经网络,输出状态动作Q函数,实现了端到端的学习控制。
Deep Learning Tuning Playbook(中译版)
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议,目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版,提供给大家免费下载,因为本人知识水平有限,翻译过程中可能有误,随时欢迎大家指出错误,我会随时更正。
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Human-level control through deep reinforcement learning
基于SMDP强化学习的电力信息网络入侵检测研究
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介绍了电力信息网络总体防护体系结构及安全现状,阐述了在电力信息网中常用的防火墙、入侵检测系统(IDS)等防护手段,分析了当前入侵检测方法及难以确定正常与异常的阀值、误报率和漏报率高的不足。提出了基于半马尔可夫决策过程(SMDP)强化学习的IDS模型。论述了强化学习的理论、算法及衡量标准,马尔可夫决策过程,SMDP在电力信息网络中的应用。改进后的SMDP学习算法,使系统的误报率降低、检测率提高。
基于深度强化学习的电网紧急控制策略研究.pdf
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:提出一种基于深度强化学习的电网切机控制策略,所 提控制策略依据电网运行环境信息,通过数据分析得到切机 控制策略。首先介绍强化学习框架,阐述学习算法原理,并 详细介绍Q-Learning 方法。然后介绍深度学习基本概念和 深度卷积网络原理,提出利用深度卷积网络提取电网运行特 征,构建切机策略的思路。再结合深度学习和强化学习,构 建深度强化学习框架,其中深度学习采用深度卷积神经网络 模型用于提取特征
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其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来...
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灵刃酒水管理员
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小瓜西
2022-04-18
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