开平登高车出租,   开平登高车租赁,  开平登高车      卷积神经网络（ＣＮＮ）是前馈神经网络的一种，它具有４个特点：局部连接、权值共享、池化操作及多层结构。其中权值共享网络结构可以有效的降低网络参数数量和模型复杂度，池化运算可以降低网络的空间分辨率，从而消除信号的微小偏移和扭曲，从而对输入数据的平移不变性要求不高。由于网络可以学习到比原始输入数据的更好表示进而有利于分类任务，所以近年来卷积神经网络被广泛应用于人脸检测、车牌识别、文本处理等众多领域。卷积神经网络结构一般包括卷积层、下采样层和全连接层；卷积和采样层常常会在中间层中交替出现，而全连接层一般位于网络的顶部。下面详细介绍各个网络部分。卷积层：也称为特征提取层，该层每个节点的值由前一层的局部区域和卷积核进行卷积得到，由于每个隐含层节点只能连接输入层的一部分，所以跟全连接的方式相比，这种方式能有效减少模型参数。这种网络部分连通的想法是受到了生物学中视觉皮层的神经元只相应某些特定区域的刺激的启发。卷积层的本质其实是使用多个卷积核对输入层进行特征提取，低层的卷积核一般对应边缘特征，高层的卷积核一般对应物体局部特征。

      相关理论基础池化层：通由多个特征面构成，而它的每一个特征面都唯一对应着上一层当．中的一个特征面，因此不会改变特征面的个数。本质上，池化操作执行空间或特征类型的聚合，降低空间维度，其主要意义是减少计算量，刻画平移不变特性，约减下一层的输入维度，核心是对应的下一层级的参数有效地降低，有效控制过拟合风险。池化的操作有很多种方式，例如最大池化、平均池化、范数池化和对数概率池化等。全连接层：网络结构中靠近输出层的部分，可以对卷积或池化层中有关类别区分性的信息进行整合。全连接层每个神经元的激励函数一般采用ＲｅＬＵ函数。最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出层，可以米用ｓｏｆｔｍａｘ逻辑回归进行分类，该层也可称为ｓｏｆｔｍａｘ层。此外，为了避免训练过拟合，常在全连接层中采用正则化方法一丢失数据（ｄｒｏｐｏｕｔ）技术，即使隐层神经元的输出值以０．５的概率变为０，通过该技术部分隐层节点失效，这些节点不参加ＣＮＮ的前向传播过程，也不会参加后向传播过程。

     强化学习简介,   强化学习算法是机器学习中的重要分支，起源于心理学和祌经科学。人类是通过不断与环境互动，作出行为来适应环境，强化学习借鉴了这种思想，利用智能体不断尝试获取环境信息，同时设置奖励值作为反馈信号，用来引导智能体朝着累积奖励最大的方向去行动，找到最优策略。强化学习被广泛地应用于多个领域中，包括路径导航、电梯调度、无人机驾驶和智能机器人控制等领域。是机器学习的一个重要分支。一个强化学习问题，一般可以被抽象为：在环境状态ｓ下寻求合理行为ａ，利用环境反馈ｒ来做出修正。这里，状态ｓ是指随着行动发生，个体与相关区域所处的状态；行为ａ是指在环境状态ｓ下，智能体所做出的对应行为；反馈是指智能体在环境中做出行为ａ的评价激励（ｒｅｗａｒｄ）。

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     在强化学习问题中，智能体可以通过行为ａ来改变环境状态，ｖ；提升手段利用评价．反馈ｒ来改变行为行为ａ和状态．Ｖ联合起来，决定对应的反馈值ｒ。其大致过程。

     强化学习数学模型,   强化学习基于马尔科夫决策过程，整个过程具有了马尔科夫特性。下面对强化学习问题给出一个合理的数学描述：一个强化学习问题，以离散选取的过程为序列，按照状态、行动、反馈的顺序，事实构成了如下所示的循环：如果这一个循环是一个马尔可夫过程，即将来只与现在而非过去有关，＆＋１只受到Ａ和４的影响。那么，一个完备的循环描述，应可以被写作。进而，强化学习问题可以认为是涉及如下四空间的最优策略冋题：（１）所有状态ｓ组成的状态空间.   （２）所有行动ａ对应的行动空间Ａ.   （３）所有反馈ｒ对应的反馈空间，有（４）所有状态转化ｐ对应的转化映射空间Ｐ，有ＳｘＡＡＳ奖励和下一状态分别采样于它们相应的概率分布和其中下一时间步长的状态值和奖励仅仅依赖于当前时刻的状态和动作选择，在某些应用中，奖励值和下一状态是确定的，并且在某个状态所执行的某个动作选择，会产生一个相应的奖励值和下一状态。依赖于应用，某一状态可能被指定为初始状态，存在一个可能的奖励值和下一状态。依赖于具体应用，某一状态可能被指定为初始状态，而在某些实际应用中，也存在一个停止搜索的终止状态。所有终止状态执行的动作都以概率１将状态转移到自身且没有任何奖励。

     相关理论基础策略,  定义了智能体行为，并且是从环境的状态到动作之间的一个映射。策略定义了在任意状态可以执行的动作。对于任一个编号ｆ的循环，都包含一个与之对应的反馈ｒ对该循环过程进行评价。所有的反馈ｒ，随着循环次序，构成了一个有序列：为了鼓励过程的尽早结束，同时也为了使数列和收敛，我们引入指数衰减项，用一个值来评价当前循环对未来预计的衰减总反馈，定义为回报（ｒｅｗａｒｄ）。

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