LSTM的time_step大小指的是在训练和预测过程中,输入序列被划分为多少个时间步长。 LSTM的time_step大小对于强化学习任务的实现具有重要影响。较小的time_step可以提供更多的历史信息,但可能导致模型过于复杂和计算量过大。较大的time_step可以减少模型的复杂性和计算量,但可能会丢失一些重要的历史信息。 在实际应用中...
LSTM的time_step大小指的是在训练和预测过程中,输入序列被划分为多少个时间步长。 LSTM的time_step大小对于强化学习任务的实现具有重要影响。较小的time_step可以提供更多的历史信息,但可能导致模型过于复杂和计算量过大。较大的time_step可以减少模型的复杂性和计算量,但可能会丢失一些重要的历史信息。 在实际应用中...