HEVC中用于动态视频序列基于强化学习的速率控制方法论文

强化学习是一种重要的无监督机器学习技术，它能够利用不确定的环境下的奖赏发现最优的行为序列，实现动态环境下的在线学习，被广泛地应用到Agent系统当中。应用强化学习算法的难点之一就是如何平衡强化学习当中

针对现有无线mesh网络协议的用户体验质量（QoE）较差的问题，提出一种基于双向强化学习与动态码率调节的无线mesh网络协议。设计了兼容不同服务类型的无线mesh网络QoE度量框架和基于双向强化学习的

强化学习(RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。 但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而

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该论文为研究DPSK解调的新方法，采用RLS算法，通过对指定内容进行改写，实现了DPSK信号的高效解调。

基于人类偏好的深度强化学习方法，通过分析人类的行为数据和偏好，将其纳入强化学习框架中进行训练，从而提高智能体的决策能力和学习效果。算法采用了深度神经网络和强化学习算法的结合，通过对人类偏好的建模和学习

解决拥有连续状态空间以及模型未知的倒立摆系统长久以来是个难题。文章将强化学习(Reinforcement Learning)与神经网络(ELM网络和BP网络)相融合,运用神经网络的抽象和泛化能力,采用

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