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主题

  • 2 篇 异步优势行动者评...
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  • 1 篇 双重注意力机制
  • 1 篇 行动者评论家
  • 1 篇 边缘计算
  • 1 篇 车联网
  • 1 篇 异步深度强化学习
  • 1 篇 深度时空残差网络
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机构

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  • 1 篇 南京信息工程大学
  • 1 篇 南京大学
  • 1 篇 曲阜师范大学
  • 1 篇 软件新技术与产业...
  • 1 篇 吉林大学
  • 1 篇 苏州大学
  • 1 篇 常熟理工学院
  • 1 篇 斯威本科技大学

作者

  • 1 篇 窦万春
  • 1 篇 许小龙
  • 1 篇 李杰
  • 1 篇 qi lian-yong
  • 1 篇 ling xing-hong
  • 1 篇 伏玉琛
  • 1 篇 凌兴宏
  • 1 篇 fang zi-jie
  • 1 篇 dou wan-chun
  • 1 篇 朱斐
  • 1 篇 何强
  • 1 篇 fu yu-chen
  • 1 篇 段玉聪
  • 1 篇 liu quan
  • 1 篇 he qiang
  • 1 篇 li jie
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  • 1 篇 齐连永
  • 1 篇 方子介
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语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=异步优势行动者评论家"
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基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法
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引用
计算机学报 2020年 第1期43卷 93-106页
作者： 凌兴宏 李杰 朱斐 刘全 伏玉琛 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 常熟理工学院计算机科学与工程学院 江苏常熟215500
深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 详细信息
来源： 评论
车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法
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引用
计算机学报 2021年 第12期44卷 2382-2405页
作者： 许小龙 方子介 齐连永 窦万春 何强 段玉聪 南京信息工程大学计算机与软件学院 南京210044 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023 曲阜师范大学信息科学与工程学院 山东曲阜273199 斯威本科技大学计算机科学与软件工程系 澳大利亚墨尔本3122 海南大学计算机与网络空间安全学院 海口570228
边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户... 详细信息
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