<p id="xhh1v"><del id="xhh1v"></del></p><listing id="xhh1v"></listing>

<var id="xhh1v"></var>
<output id="xhh1v"></output>

        <ins id="xhh1v"><cite id="xhh1v"></cite></ins>
          <output id="xhh1v"><del id="xhh1v"><big id="xhh1v"></big></del></output>

          <dfn id="xhh1v"><form id="xhh1v"><output id="xhh1v"></output></form></dfn>

            合肥金星智控科技股份有限公司
            宣傳

            位置:中冶有色 >

            有色技術頻道 >

            > 化學分析技術

            > 利用深度強化學習預測用戶行為的方法及裝置

            利用深度強化學習預測用戶行為的方法及裝置

            1140   編輯:管理員   來源:中冶有色網  
            2023-03-19 06:49:11
            本說明書實施例提供一種利用深度強化學習預測用戶行為的方法和裝置,其中方法包括,首先獲取當前用戶的特征數據作為深度強化學習的當前環境狀態s,該特征數據至少包括,當前用戶的資金相關數據。接著,將該特征數據輸入深度神經網絡,該深度神經網絡被訓練為,至少根據各種備選借貸動作a對應的獎勵分數r,確定在當前環境狀態s下,分別采取各種備選借貸動作,對應預期得到的各種累積獎賞Q;其中,各個備選借貸動作包括借款數額,借款時間和借款利率,對應的獎勵分數r至少根據借款數額,借款時間和借款利率而確定。然后,根據得到的各個累積獎賞Q,在各種備選借貸動作中進行選擇,作為預測的當前用戶的借貸動作。
            登錄解鎖全文
            聲明:
            “利用深度強化學習預測用戶行為的方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
            我是此專利(論文)的發明人(作者)
            分享 0
                     
            舉報 0
            收藏 0
            反對 0
            點贊 0
            標簽:
            化學分析
            全國熱門有色金屬技術推薦
            展開更多 +

             

            中冶有色技術平臺

            最新更新技術

            報名參會
            更多+

            報告下載

            赤泥綜合利用研究報告2025
            推廣

            熱門技術
            更多+

            衡水宏運壓濾機有限公司
            宣傳
            環磨科技控股(集團)有限公司
            宣傳

            發布

            在線客服

            公眾號

            電話

            頂部
            咨詢電話:
            010-88793500-807
            專利人/作者信息登記
            久爱国产精品一区免费视频_无码国模国产在线观看_久久久久精品国产亚洲A_国产综合精品无码

            <p id="xhh1v"><del id="xhh1v"></del></p><listing id="xhh1v"></listing>

            <var id="xhh1v"></var>
            <output id="xhh1v"></output>

                  <ins id="xhh1v"><cite id="xhh1v"></cite></ins>
                    <output id="xhh1v"><del id="xhh1v"><big id="xhh1v"></big></del></output>

                    <dfn id="xhh1v"><form id="xhh1v"><output id="xhh1v"></output></form></dfn>