基于深度强化学习的计算机多媒体图像分类技术研究

文中深入探索了基于深度强化学习的计算机多媒体图像分类技术。首先,阐述了深度强化学习原理,包括智能体、环境、状态、动作和奖励机制,及深度神经网络在逼近价值函数或策略函数的应用。其次,介绍了多媒体图像颜色、 纹理、形状特征提取方法和卷积神经网络在其中的作用。同时,详细描述了模型整体架构,含卷积神经网络感知模块和包括策略网络、价值网络的决策模块,以及奖励机制设计。最后,从训练数据集准备、训练参数设置和利用强化学习策略优化训练 3 个方面阐述了模型训练与优化过程,为多媒体图像分类提供了全面的技术方案。