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需要下一状态传播进行反向传播的神经网络强化学习
我正在尝试构建一个包含卷积和 LSTM 使用 Torch 库 的神经网络 以通过 Q 学习或优势学习进行训练 这两者都需要在更新状态 T 的权重之前通过网络传播状态 T 1 必须进行额外的传播会降低性能 这很糟糕 但不是too坏的 然而 问
neuralnetwork
reinforcementlearning
torch
LSTM
temporaldifference
逐行比较 2 个数据帧的随时间分析
这是我正在使用的数据框的一小部分 以供参考 https i stack imgur com 7fdwL jpg我正在 R 中使用一个数据框 MG53 HanLab 其中有一列时间 几列名称为 MG53 的列 几列名称为 F2 的列以及几列名
r
DataFrame
subset
temporaldifference