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南京公司网站,外贸数据,阿里云网站建设与发布题库,医院咨询男科神经网络在有限时域动态规划中的应用与原理 1. 神经网络在有限时域动态规划中的初步应用 神经网络有多种不同类型，可用于模式识别、分类、图像和语音识别等各种任务。在有限时域动态规划（Finite Horizon DP）中，我们关注神经网络在近似最优成本 - 到 - 目标函数 $J^*_k$ 方…神经网络在有限时域动态规划中的应用与原理1. 神经网络在有限时域动态规划中的初步应用神经网络有多种不同类型，可用于模式识别、分类、图像和语音识别等各种任务。在有限时域动态规划（Finite Horizon DP）中，我们关注神经网络在近似最优成本 - 到 - 目标函数 $J^*_k$ 方面的作用。为解决某些困难，可将 $\nabla^2f_i(\psi_{i,k})$ 近似为对角矩阵，并使用公式 (3.15) 或 (3.16) 递归更新 $D_{i,k}$ 的对角近似。具体而言，可将 $\nabla^2f_i(\psi_{i,k})$ 的非对角元素设为 0，此时迭代 (3.13) 变为增量梯度法的对角缩放版本，每次迭代的开销相当（假设所需的对角二阶导数易于计算或近似）。还可将对角元素乘以接近 1 的步长参数并加上一个小的正常数，以使其远离 0。这种方法通常易于实现，且在步长选择上无需太多实验。在有限时域 DP 中，我们考虑典型阶段 $k$，为方便起见省略索引 $k$。我们采用参数化架构 $\tilde{J}(x, v, r)$，其形式为：$\tilde{J}(x, v, r) = r’\varphi(x, v)$ (3.17)该架构依赖于两个参数向量 $v$ 和 $r$。我们的目标是选择 $v$ 和 $r$，使 $\tilde{J}(x, v, r)$ 近似某个可采样的成本函数（可能存在一定误差）。具体过程是收集大量状态 - 成本对 $(x_s, \beta_s)$（$s = 1, \ldots, q$）组成训练集，并找到形式为 (3.17) 的函数 $\tilde{J}(x, v, r)$，使其在最小二乘意义上与训练集匹配，即 $(v, r)$