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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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