深度网络有哪些优点

⑴ 关于深度学习的本质和优缺点大家说下自己的理解

关于深度学习的本质和优缺点大家说下自己的理解？

本质应该是基于一套智能理论框架的，而这套理论框架和人脑应该是没有太大差别。深度学习的优缺点分开去申诉，一个东西的正反两面性子很正常。以下先列表优点：高效率。 如果用传统算法去评估一个棋局的优劣，可能计算量超大，还不一定准确。用训练好的神经网络去评估，就是一眨眼的事，它节省了大量的计算，使得本来不可行的事情变为可行。

总结:深度学习本身是不断获得更多数据的过程，也是不断建立理论框架，并且准确率很高。

⑵ dqn的优缺点分别是什么

深度Q网络(DQN)是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习方法。它利用深度神经网络近似最优的Q函数，即在给定状态和动作下的期望奖励值。网络结构设计灵活，关键步骤包括输入层、隐藏层、激活函数、输出层、损失函数和优化器。

针对简单问题，DQN结构通常包含一个用于状态输入的层，多层隐藏层用于特征提取，激活函数引入非线性，输出层提供动作选择的估计，损失函数衡量预测与实际奖励的差异，优化器调整参数以最小化损失。示例结构适合处理具有连续特征的状态空间和离散动作空间。

每个强化学习任务独特，设计DQN时需考虑任务特性和数据类型。高维状态空间任务可能需要卷积神经网络，简单问题则可能只需较小的全连接网络。超参数优化对实现最佳学习性能至关重要。

尽管DQN在多种应用中表现出色，处理复杂或连续动作空间时仍有限制。面对这些挑战，可能需考虑其他强化学习算法，如策略梯度方法及其变体。