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針對深度強化學習中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）層數(shù)過深導致的梯度消失問題，提出一種將密集連接卷積網(wǎng)絡應用于強化學習的方法。首先，利用密集連接卷積網(wǎng)絡中的跨層連接結(jié)構(gòu)進行圖像特征的有效提?。蝗缓?，在密集連接卷積網(wǎng)絡中加入權(quán)重系數(shù)，加權(quán)密集連接卷積網(wǎng)絡中的每一層都接收到前面幾層產(chǎn)生的所有特征圖，且之前所有層在跨層連接中被賦予不同的初始權(quán)重；最后，在訓練中動態(tài)調(diào)整每層的權(quán)重，從而更加有效地提取特征。與常規(guī)深度強化學習方法相比，在GridWorld仿真實驗中，在相同訓練步數(shù)內(nèi)的平均獎勵值提升了85. 67qo；在FlappyBird仿真中，平均獎勵值提升了55. 050/0。實驗結(jié)果表明所提方法能在不同難度的游戲仿真實驗中獲得更好的性能。
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