深度網路有哪些優點

⑴ 關於深度學習的本質和優缺點大家說下自己的理解

關於深度學習的本質和優缺點大家說下自己的理解？

本質應該是基於一套智能理論框架的，而這套理論框架和人腦應該是沒有太大差別。深度學習的優缺點分開去申訴，一個東西的正反兩面性子很正常。以下先列表優點：高效率。 如果用傳統演算法去評估一個棋局的優劣，可能計算量超大，還不一定準確。用訓練好的神經網路去評估，就是一眨眼的事，它節省了大量的計算，使得本來不可行的事情變為可行。

總結:深度學習本身是不斷獲得更多數據的過程，也是不斷建立理論框架，並且准確率很高。

⑵ dqn的優缺點分別是什麼

深度Q網路(DQN)是一種結合了Q學習和深度神經網路的強化學習方法。它利用深度神經網路近似最優的Q函數，即在給定狀態和動作下的期望獎勵值。網路結構設計靈活，關鍵步驟包括輸入層、隱藏層、激活函數、輸出層、損失函數和優化器。

針對簡單問題，DQN結構通常包含一個用於狀態輸入的層，多層隱藏層用於特徵提取，激活函數引入非線性，輸出層提供動作選擇的估計，損失函數衡量預測與實際獎勵的差異，優化器調整參數以最小化損失。示例結構適合處理具有連續特徵的狀態空間和離散動作空間。

每個強化學習任務獨特，設計DQN時需考慮任務特性和數據類型。高維狀態空間任務可能需要卷積神經網路，簡單問題則可能只需較小的全連接網路。超參數優化對實現最佳學習性能至關重要。

盡管DQN在多種應用中表現出色，處理復雜或連續動作空間時仍有限制。面對這些挑戰，可能需考慮其他強化學習演算法，如策略梯度方法及其變體。