神經網絡解結構中關鍵部分的構造方法

先佔個坑，詳細內容後續添加！！！ 直接解或者間接解結構的構造： 利用神經網絡中神經元（卷積核）參數對某一狀態稀疏編碼（激活）出一個很抽象的感受（神經網絡最大的創新），這個感受可以直接端到端地降維計算出一個具體的我們想要的解結構的關鍵部分。 訓練就是學習和改變神經元參數，去使得解結構的關鍵部分朝着目標（）的梯度去更新。   卷積：特徵收集器 如何調參數 可以說計算出動作的價值，   策略迭代： 模型

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