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RadDQN: 基于深度 Q 学习的最小辐射暴露路径发现架构
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近期深度强化学习技术在自动化领域引起了广泛关注。本文介绍了一种基于深度 Q - 学习的架构（RadDQN），该架构利用感知辐射的奖励函数，为辐射区域提供了时间高效的最小辐射暴露路径，并通过一套独特的探索策略进行优化。与基准方法相比，我们的模型在收敛速度和训练稳定性方面表现出更高的优势。
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关键要点
- 深度强化学习技术在自动化领域受到广泛关注。
- 介绍了一种基于深度 Q - 学习的架构（RadDQN）。
- RadDQN利用感知辐射的奖励函数，提供最小辐射暴露路径。
- 该架构通过独特的探索策略进行优化。
- 与基准方法相比，RadDQN在收敛速度和训练稳定性方面表现更优。
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