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matlab遗传代码工具箱设置bnsl_ga 机器学习研究项目：使用遗传算法的贝叶斯网络结构学习。 先决条件 实验框架使用和编写在MATLAB R2016a中。 精英结构学习者 这项工作提出了两种新的知识驱动的BNSL父母控制策略，这些策略建立在具有自适应突变方案的GA的基础上。 第一种改进是在父控件设置上进行的，而第二种改进旨在通过动态调整每个节点可以容纳的最大父控件数来降低此类参数的敏感性。 DOI： 父集交叉 这项工作提出了一种新方法，该方法将BNSL问题的结构特性整合到了GA机制中。 提出的方法使用了一个新的重组运算符，称为父集交叉，能够减少重组过程的破坏性行为并增强其开发能力。 新的算子已作为两种遗传策略的一部分实施：规范遗传算法和具有自适应突变方案的遗传算法。 DOI：

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1.1 概述 1.2 背景 1.3 人脑视觉机理 1.4 关于特征 1.5 深度学习的基本思想 1.6 浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 1.7 Deep learning与Neural Network 1.8 Deep learning训练过程 1.9 Deep Learning的常用模型或者方法

深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题，已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法，详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理，并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后，对深度强化学习的算法和应用进行展望，针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。

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