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专利信息

一种基于因果多输出的强化学习神经网络及其构建方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-269-2288-3336
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06N3/092;G06N3/045类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明涉及一种基于因果多输出的强化学习神经网络,其包括神经网络,该神经网络具有输入端和输出端,该输入端用于输入初始输入状态信息,输出端用于输出最终结果；所述神经网络内设有N套级联的AC模型,每一套AC模型具有输入端和输出端；两相邻的AC模型的输出端输出的结果之间存在因果关系。本发明采用了多套的AC模型,将具备因果关系的多输出模型,拆分为序列模型,把上一个AC模型的输出,与输入状态继续合并,作为下一个AC模型的输入。每套AC模型相互独立,各自关注自己需要处理的输出并向下一套AC模型进行传递,最终完成全局最优解,以此提高神经网络输出的准确率。
附件下载：  (原始资料备查)

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