摘要
本发明涉及人工智能技术领域,特别是涉及面向个性化推荐的深度学习强化学习系统及方法,包含用户操作数据存储模块存储历史操作数据,预处理模块对其进行处理,嵌入模块将处理后的数据转化为用户和物品的低维向量,强化学习决策模块是核心,其双网络结构单元构建目标与动作网络,状态表示单元构建层次化状态,奖励计算单元算综合奖励,经验回放单元存储并采样经验,策略选择单元调整探索利用平衡,数据输入模块提取实时行为特征输入模型,评分反馈模块收集用户反馈,构建奖励函数并用于模型更新,从而实现精准推荐,通过双网络异步更新架构和优先级经验回放机制,提高了训练收敛速度和模型性能。
技术关键词
强化学习系统
数据存储模块
数据输入模块
结构单元
数据嵌入
模型更新
决策
生成用户
强化学习方法
双网络结构
连续型数据
门控循环单元
策略
上下文特征
人工智能技术
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
图像处理架构
数据处理部件
动态随机存储器
图像处理工具
网络接口部件
引线键合系统
焊点
反馈控制模块
特征提取模块
数据分析模块
风电齿轮箱装配
任务调度系统
资源
仿真软件
任务调度方法
智能管理系统
数据分析模块
业务管理模块
智能管理方法
数据存储模块
智能故障诊断方法
断路器电机
模糊规则推理
电机驱动机构
故障特征