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Reinforcement-Learning-Pulse-Stacking
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2021-04-02
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结合强化学习的力量和随机平行的梯度体面来优化脉冲叠加的延迟线 在本文中,我们将动量合并到随机平行梯度下降(SPGD)中以创建称为SPGDM的算法。 通过将SPGDM与稳定的强化学习之一“软演员临界(SAC)”相结合,我们提出了一种鲁棒且快速的算法,称为SAC-SPGDM。 通过延迟线控制和稳定,我们模拟了128个脉冲的相干脉冲叠加。 实验证明了它的可行性,并证明了它是一种强大而快速的控制器。 代码将很快发布。 实验结果和演示可在
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莊謙
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