基于生成模型的Q-learning二分类算法
Q-learning algorithm based on generative model for binary classification
1. 郑州大学 电气工程学院, 郑州 450001
2. 河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室, 郑州 450001
摘要
对于二分类问题，基于判别模型的分类器一般都是寻找一条最优判决边界，容易受到数据波动的影响。针对该问题提出一种基于生成模型的Q-learning二分类算法（BGQ-learning），将状态和动作分开编码，得到对应各类的判决函数，增加了决策空间的灵活性，同时在求解参数时，采用最小二乘时序差分（TD）算法和半梯度下降法的组合优化方法，加速了参数的收敛速度。设计实验对比了BGQ-learning算法与三种经典分类器以及一种新颖的分类器的分类性能，在UCI数据库七个数据集上的测试结果表明，该算法有着优良的稳定性以及良好的分类精确度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1304602)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0277
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3326-3329,3333
文章编号: 1001-3695(2020)11-025-3326-04
发布历史
[2020-11-05] 印刷出版
引用本文
尚志刚, 徐若灏, 乔康加, 等. 基于生成模型的Q-learning二分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (11): 3326-3329,3333. (Shang Zhigang, Xu Ruohao, Qiao Kangjia, et al. Q-learning algorithm based on generative model for binary classification [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (11): 3326-3329,3333. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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