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如何用DQN实现对一维时间序列的分类识别和特征选择?
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求助深度强化学习领域大神! 想在matlab中用深度强化学习(DQN)实现对一维时间序列的分类识别,看了几篇相关论文,感觉很迷茫,求大神指点~ 想要实现以下目标: 1.二分类问题,根据由特征矩阵组成的时间序列对各时刻的特征进行分类识别。 2.对各种特征的选择频次进行排序显示,并可以根据该排序结果进行特征选择。 现在我明白的是: 1. 状态s是特征矩阵组成的时间序列,si为各时刻的特征; 2.动作a为时间序列对应的标签,包含0和1两类标签。 问题: 如何根据现有条件实现特征选择或者分类识别? |
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